JP5745927B2 - Vehicle object detection device - Google Patents

Vehicle object detection device Download PDF

Info

Publication number
JP5745927B2
JP5745927B2 JP2011106911A JP2011106911A JP5745927B2 JP 5745927 B2 JP5745927 B2 JP 5745927B2 JP 2011106911 A JP2011106911 A JP 2011106911A JP 2011106911 A JP2011106911 A JP 2011106911A JP 5745927 B2 JP5745927 B2 JP 5745927B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
group
object group
axis direction
value
determination means
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Fee Related
Application number
JP2011106911A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2012238182A (en
Inventor
洋治 笹渕
洋治 笹渕
裕章 谷
裕章 谷
亮人 木俣
亮人 木俣
弘之 小池
弘之 小池
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Honda Motor Co Ltd
Original Assignee
Honda Motor Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Honda Motor Co Ltd filed Critical Honda Motor Co Ltd
Priority to JP2011106911A priority Critical patent/JP5745927B2/en
Publication of JP2012238182A publication Critical patent/JP2012238182A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP5745927B2 publication Critical patent/JP5745927B2/en
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Description

この発明は車両用物体検出装置に関し、より具体的には電磁波を用いて検知された物体が横移動しない樹木などの静止物か否かを判定するようにした装置に関する。   The present invention relates to a vehicle object detection device, and more specifically to an apparatus that determines whether an object detected using electromagnetic waves is a stationary object such as a tree that does not move laterally.

電磁波を用いて車両進行方向前方の歩行者などの横移動物体を検知することは良く行われており、その例として下記の特許文献1記載の技術を挙げることができる。その従来技術においては、物体の横移動速度と位置と大きさとを総合的に勘案して横移動物体が危険物体であるか否か判断している。   Detecting a laterally moving object such as a pedestrian in front of the vehicle traveling direction using electromagnetic waves is often performed, and the technology described in Patent Document 1 below can be given as an example. In the prior art, it is determined whether or not the laterally moving object is a dangerous object by comprehensively considering the laterally moving speed, position and size of the object.

特開2000−251200号公報JP 2000-251200 A

ところで、電磁波で物体を検知する場合、樹木などの反射強度の弱い物体(低反射物体)を検知するとき、反射強度が弱いために物体の全部ではなく、一部分のみを検知してしまうことがあった。このため、樹木の枝が風によって揺れるなどした場合、物体の一部分が前後左右(X軸方向とX軸に直する方向)に移動し、あたかも自車に対して向かってくるように検知され、静止物である樹木などが危険物体であると誤判断されることがあり、よって不要な接触回避制御などを行うことがあった。 By the way, when detecting an object with electromagnetic waves, when detecting an object with low reflection intensity (low reflection object) such as a tree, the reflection intensity is so weak that only a part of the object may be detected. It was. Therefore, if the branch of a tree is like swaying by the wind, and move to the left and right portion of the object before and after (X-axis direction and the direction of Cartesian X-axis), it is detected to come though towards relative vehicle A tree or the like that is a stationary object may be erroneously determined to be a dangerous object, and thus unnecessary contact avoidance control may be performed.

しかしながら、上記した特許文献1記載の技術では、物体の横移動速度などを用いているため、樹木なども横移動しているものと検知され、静止物を移動物体(危険物体)とするような誤判断を防止することができなかった。   However, since the technique described in Patent Document 1 uses the lateral movement speed of an object, it is detected that a tree or the like is also moving laterally, and a stationary object is used as a moving object (dangerous object). A misjudgment could not be prevented.

従って、この発明の目的は上記した課題を解決し、電磁波を用いて物体を検出する場合、樹木などの低反射物体が自車の進行方向に対して横方向から移動したと誤判断することを防止するようにした車両用物体検出装置を提供することにある。   Therefore, the object of the present invention is to solve the above-mentioned problems and to erroneously judge that a low-reflective object such as a tree has moved from the lateral direction with respect to the traveling direction of the own vehicle when detecting an object using electromagnetic waves. An object of the present invention is to provide an object detection device for a vehicle that is prevented.

上記の目的を解決するために、請求項1にあっては、進行方向をX軸方向とすると共に、前記X軸方向に直する方向をY軸方向とするXY平面上を走行する自車の前記X軸方向の物体を検出する物体検出手段と、前記検出された物体が複数あるとき、前記複数の物体をグルーピングして物体群と認識する物体群認識手段と、前記認識された物体群が静止状態にあるか否か判定する物体判定手段と、前記認識された物体群内の物体同士の距離の合計値σpxが第1の所定値Lpxを超えるか否か判定する物体距離判定手段と、時刻tからnステップ過去の時刻t-nまでの間における1ステップtからt-1,t-1からt-2,・・・t-(n-1)からt-nごとの前記物体群の前記X軸方向の位置の差の絶対値|p(t)−p(t-1)|,・・・|p(t-(n-1))−p(t-n)|を算出し、前記算出された絶対値を合計して位置合計値σpを求めると共に、前記位置合計値σpが第2の所定値Lpを超えるか否か判定する物体群位置変化判定手段と、前記1ステップtからt-1,t-1からt-2,・・・t-(n-1)からt-nごとの前記物体群の前記Y軸方向の幅の差の絶対値|w(t)−w(t-1)|,・・・|w(t-(n-1))−w(t-n)|を算出し、前記算出された絶対値を合計して幅合計値σwを求めると共に、前記幅合計値σwが第3の所定値Lwを超えるか否か判定する物体群幅変化判定手段とを備えると共に、前記物体判定手段は、前記物体距離判定手段と物体群位置変化判定手段と物体群幅変化判定手段のうち、少なくとも二つの判定手段における判定結果が肯定されると判定される第1の条件を満たすとき、前記物体群が静止状態にあると判定する如く構成した。 In order to solve the above object, in the claim 1, the traveling direction with the X-axis direction, the vehicle traveling on the XY plane the direction of Cartesian to the X-axis direction and the Y-axis direction An object detection means for detecting an object in the X-axis direction, an object group recognition means for grouping the plurality of objects and recognizing the object group when there are a plurality of detected objects, and the recognized object group Object determining means for determining whether or not the object is in a stationary state, object distance determining means for determining whether or not a total value σpx of distances between objects in the recognized object group exceeds a first predetermined value Lpx The object for each step t to t-1 , t-1 to t-2 ,... T- (n-1) to tn in the period from time t to n steps in the past. absolute value of the difference in the position of the X-axis direction of the group | p (t) -p (t -1) |, ··· | p (t- (n-1)) - (t−n) | is calculated, and the calculated absolute values are summed to obtain a position total value σp, and an object group position for determining whether or not the position total value σp exceeds a second predetermined value Lp. Difference of the width of the object group in the Y-axis direction for each of the change determination means and the one step t to t-1 , t-1 to t-2 , ... t- (n-1) to t-n W (t) −w (t−1) |,... | W (t− ( n−1 ) ) − w (t−n) |, and calculate the absolute value of And an object group width change determining means for determining whether or not the width total value σw exceeds a third predetermined value Lw, and obtaining the width total value σw, and the object determining means includes the object distance Of the determination means, the object group position change determination means, and the object group width change determination means, when the first condition determined that the determination results in at least two determination means are affirmed satisfies the object There was configured as judged to be in a stationary state.

請求項2に係る車両用物体検出装置にあっては、前記nステップ内の前記物体群の検知時間を認識する物体群状態認識手段を備え、前記物体判定手段は、前記第1の条件を満たすと共に、前記検知時間が第4の所定値TAVETHR未満であると判定される第2の条件を満たすとき、前記物体群が静止状態にあると判定する如く構成した。   In the vehicle object detection device according to claim 2, the vehicle object detection device includes object group state recognition means for recognizing the detection time of the object group in the n steps, and the object determination means satisfies the first condition. At the same time, when the second condition for determining that the detection time is less than a fourth predetermined value TAVETHR is satisfied, the object group is determined to be in a stationary state.

請求項3に係る車両用物体検出装置にあっては、前記第1の条件を満たす前記物体群が複数あるとき、そのうちの所定範囲内に存在する物体群同士をグルーピングして物体群グループと認識する物体群グループ認識手段を備え、前記物体群状態認識手段は、前記物体群グループ内の物体群の数Gcntと、前記物体群グループの中のそれぞれの物体群の前記nステップ内の検知時間を平均して平均検知時間Taveとを認識すると共に、前記物体判定手段は、前記第1の条件を満たし、前記平均検知時間Taveが前記第4の所定値TAVETHR未満であると判定されると共に、前記物体群の数Gcntが第5の所定値CNTTHRを超えると判定される第3の条件を満たすとき、前記物体群が静止状態にあると判定する如く構成した。   In the vehicle object detection device according to claim 3, when there are a plurality of the object groups satisfying the first condition, the object groups existing within a predetermined range are grouped to be recognized as an object group group. Object group group recognizing means, and the object group state recognizing means calculates the number Gcnt of object groups in the object group group and the detection time in the n steps of each object group in the object group group. In addition to recognizing the average detection time Tave on average, the object determination means satisfies the first condition, and determines that the average detection time Tave is less than the fourth predetermined value TAVETHR, and When the third condition for determining that the number of object groups Gcnt exceeds the fifth predetermined value CNTHHR is satisfied, the object group is determined to be in a stationary state.

請求項1に係る車両用物体検出装置にあっては、進行方向をX軸方向と、それに直する方向をY軸方向とするXY平面上を走行する自車のX軸方向の物体を検出する物体検出手段と、検出された物体が複数あるとき、複数の物体をグルーピングして物体群と認識する物体群認識手段と、認識された物体群が静止状態にあるか否か判定する物体判定手段と、認識された物体群内の物体同士の距離の合計値σpxが第1の所定値Lpxを超えるか否か判定する物体距離判定手段と、時刻tからnステップ過去の時刻t-nまでの間における1ステップtからt-1,t-1からt-2,・・・t-(n-1)からt-nごとの前記物体群の前記X軸方向の位置の差の絶対値|p(t)−p(t-1)|,・・・|p(t-(n-1))−p(t-n)|を算出し、算出された絶対値を合計して位置合計値σpを求めると共に、位置合計値σpが第2の所定値Lpを超えるか否か判定する物体群位置変化判定手段と、1ステップtからt-1,t-1からt-2,・・・t-(n-1)からt-nごとの物体群のY軸方向の幅の差の絶対値|w(t)−w(t-1)|,・・・|w(t-(n-1))−w(t-n)|を算出し、算出された絶対値を合計して幅合計値σwを求めると共に、幅合計値σwが第3の所定値Lwを超えるか否か判定する物体群幅変化判定手段とを備えると共に、物体判定手段は、物体距離判定手段と物体群位置変化判定手段と物体群幅変化判定手段のうち、少なくとも二つの判定手段における判定結果が肯定されると判定される第1の条件を満たすとき、物体群が静止状態にあると判定する如く構成したので、樹木などの低反射物体を検出するとき、検出される物体同士の前後のばらつきが大きい場合や、検出される物体群の位置が検出時刻ごとに異なる位置に検出される場合、あるいは物体群の幅が時刻ごとに異なる場合、別言すると、静止物である樹木が自車に対して動いているように検出される場合にあっても、正確に物体群を静止状態にあると判定できるため、物体群を構成する複数の物体も静止状態と判定され、よって複数の物体で構成される樹木などの低反射物体を静止物と検知することができ、静止物を移動物体と誤判断することを防止でき、よって不要な接触回避制御などを行うことがない。 For the vehicle object detecting device according to claim 1, the traveling direction and the X-axis direction, detects the X-axis direction of the object of the vehicle traveling on the XY plane and Y-axis direction and the direction Cartesian An object detection unit that recognizes an object group by grouping a plurality of objects when there are a plurality of detected objects, and an object determination that determines whether or not the recognized object group is in a stationary state Means, object distance determination means for determining whether or not the total value σ px of the distances between objects in the recognized object group exceeds a first predetermined value Lpx, and from time t to time t-n past n steps The absolute value of the difference in the position of the object group in the X-axis direction for every step t to t-1 , t-1 to t-2 , ... t- (n-1) to tn | p (t) -p (t -1) |, ··· | p (t- (n-1)) -p (t-n) | is calculated and the sum of the calculated absolute value Then the positional sum .sigma.p, the position sum .sigma.p second determining whether the object group position change determining means exceeds a predetermined value Lp, 1 t-1 from step t, t-1 from t-2, ... Absolute value of difference in width in Y-axis direction of object group from t- (n-1) to t-n | w (t) -w (t-1) |, ... | w (t - ( n-1 ) )-w (t-n) | is calculated, and the calculated absolute value is summed to obtain the width total value σw, and whether the width total value σw exceeds the third predetermined value Lw An object group width change determining means for determining whether or not the object determination means has a determination result in at least two of the object distance determination means, the object group position change determination means, and the object group width change determination means. When the first condition that is determined to be affirmed is satisfied, the object group is configured to be determined to be in a stationary state, so when detecting a low-reflection object such as a tree, In other words, when there is a large variation in the front and back of the objects to be taken out, when the position of the detected object group is detected at a different position at each detection time, or when the width of the object group varies from time to time, Even when a tree that is an object is detected as moving with respect to the host vehicle, it is possible to accurately determine that the object group is in a stationary state. Therefore, it is possible to detect a low-reflecting object such as a tree composed of a plurality of objects as a stationary object, and to prevent misidentification of the stationary object as a moving object, thereby performing unnecessary contact avoidance control, etc. There is nothing.

請求項2に係る車両用物体検出装置にあっては、nステップ内の物体群の検知時間を認識する物体群状態認識手段を備え、物体判定手段は、第1の条件を満たすと共に、nステップ内の物体群の検知時間が第4の所定値TAVETHR未満であると判定される第2の条件を満たすとき、物体群が静止状態にあると判定する如く構成、即ち、物体群の検知時間も判定条件に加えるように構成したので、より一層正確に低反射物体を静止物であると検知することができる。   The vehicle object detection device according to claim 2 further comprises object group state recognition means for recognizing the detection time of the object group in n steps, and the object determination means satisfies the first condition and has n steps. The object group is determined to be in a stationary state when the second condition for determining that the detection time of the object group is less than the fourth predetermined value TAVETHR is satisfied, that is, the detection time of the object group is also Since it is configured to be added to the determination condition, it is possible to detect the low reflection object as a stationary object more accurately.

請求項3に係る車両用物体検出装置にあっては、第1の条件を満たす物体群が複数あるとき、そのうちの所定範囲内に存在する物体群同士をグルーピングして物体群グループと認識する物体群グループ認識手段を備え、物体群状態認識手段は、物体群グループ内の物体群の数Gcntと、物体群グループの中のそれぞれの物体群のnステップ内の検知時間を平均して平均検知時間Taveとを認識すると共に、物体判定手段は、第1の条件を満たし、平均検知時間Taveが前記第4の所定値TAVETHR未満であると判定されると共に、物体群の数Gcntが第5の所定値CNTTHRを超えると判定される第3の条件を満たすとき、物体群が静止状態にあると判定する如く構成、別言すると、静止状態にないと判定された物体群を除外し、除外されなかった物体群だけを1つのグループにしてから更に条件を加えて静止状態にあるか否かを判断するように構成したので、より正確に低反射物体を静止物と検知することができる。   In the vehicle object detection device according to claim 3, when there are a plurality of object groups that satisfy the first condition, the objects that are grouped among the object groups existing within a predetermined range are recognized as object group groups. A group group recognizing unit, and the object group state recognizing unit averages the number Gcnt of object groups in the object group group and the detection time in n steps of each object group in the object group group. In addition to recognizing Tave, the object determination means satisfies the first condition, determines that the average detection time Tave is less than the fourth predetermined value TAVETHR, and sets the number of object groups Gcnt to a fifth predetermined value. When the third condition determined to exceed the value CNTHHR is satisfied, the object group is determined to be in the stationary state, in other words, the object group determined not to be in the stationary state is excluded. Since only a group of objects that have not been excluded is made into one group and further conditions are added to determine whether or not the object is stationary, it is possible to detect a low-reflection object as a stationary object more accurately. it can.

この発明の実施例に係る車両用物体検出装置を全体的に示す概略図である。BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS FIG. 1 is a schematic diagram illustrating an entire vehicle object detection device according to an embodiment of the present invention. 図1に示す装置の動作を示すフロー・チャートである。It is a flowchart which shows operation | movement of the apparatus shown in FIG. 図2と同様、図1に示す装置の動作を示すフロー・チャートである。FIG. 3 is a flowchart showing the operation of the apparatus shown in FIG. 1 as in FIG. 2. 図2の処理における物体のグルーピング方法を説明する説明図である。It is explanatory drawing explaining the grouping method of the object in the process of FIG. 図2の処理における1つの物体群内の物体同士の位置を説明する説明図である。It is explanatory drawing explaining the position of the objects in one object group in the process of FIG. 図2の処理のnステップにおける物体群のX軸方向の位置、Y軸方向の幅の変化を説明する説明図である。It is explanatory drawing explaining the change of the position of the X-axis direction of the object group in the n step of the process of FIG. 2, and the width | variety of a Y-axis direction. 図3の処理における物体群を物体群グループと認識する際の考え方を説明する説明図である。It is explanatory drawing explaining the view at the time of recognizing the object group in the process of FIG. 3 as an object group group.

以下、添付図面に即してこの発明に係る車両用物体検出装置を実施するための形態について説明する。   DESCRIPTION OF EXEMPLARY EMBODIMENTS Hereinafter, embodiments for implementing a vehicle object detection device according to the invention will be described with reference to the accompanying drawings.

図1は、この発明の実施例に係る車両用物体検出装置を全体的に示す概略図である。   FIG. 1 is a schematic view generally showing a vehicle object detection device according to an embodiment of the present invention.

図1において、符号10は車両(自車)を示し、その前部には4気筒の内燃機関(図1で「ENG」と示し、以下「エンジン」という)12が搭載される。エンジン12の出力は自動変速機(図1で「T/M」と示す)14に入力される。自動変速機14は前進5速、後進1速の有段式であり、エンジン12の出力はそこで適宜変速されて左右の前輪16に伝えられ、左右の前輪16を駆動しつつ、左右の後輪20を従動させて車両10を走行させる。   In FIG. 1, reference numeral 10 denotes a vehicle (own vehicle), and a four-cylinder internal combustion engine (shown as “ENG” in FIG. 1, hereinafter referred to as “engine”) 12 is mounted on the front thereof. The output of the engine 12 is input to an automatic transmission (shown as “T / M” in FIG. 1) 14. The automatic transmission 14 is a stepped type with 5 forward speeds and 1 reverse speed, and the output of the engine 12 is appropriately shifted there and transmitted to the left and right front wheels 16, driving the left and right front wheels 16, and the left and right rear wheels. 20 is driven and the vehicle 10 is driven.

車両10の運転席にはオーディオスピーカとインディケータからなる警報装置22が設けられ、作動させられるとき、音声と視覚によって運転者に警報する。車両10の運転席床面に配置されたブレーキペダル24は、マスタバック26、マスタシリンダ30およびブレーキ油圧機構32を介して左右の前輪16と後輪20のそれぞれに装着されたブレーキ(ディスクブレーキ)34に接続される。   The driver's seat of the vehicle 10 is provided with an alarm device 22 including an audio speaker and an indicator. When the alarm device 22 is operated, the driver is warned by sound and vision. A brake pedal 24 disposed on the driver's seat floor of the vehicle 10 is a brake (disc brake) mounted on each of the left and right front wheels 16 and rear wheels 20 via a master back 26, a master cylinder 30 and a brake hydraulic mechanism 32. 34.

運転者がブレーキペダル24を操作すると(踏み込むと)、その踏み込み力(踏力)はマスタバック26で増力され、マスタシリンダ30は増力された踏み込み力で制動圧を発生し、ブレーキ油圧機構32を介して前輪16と後輪20のそれぞれに装着されたブレーキ34を動作させ、車両10を減速させる(制動する)。   When the driver operates (depresses) the brake pedal 24, the depressing force (depressing force) is increased by the master back 26, and the master cylinder 30 generates a braking pressure with the increased depressing force, via the brake hydraulic mechanism 32. Then, the brakes 34 attached to the front wheels 16 and the rear wheels 20 are operated to decelerate (brake) the vehicle 10.

ブレーキ油圧機構32は、リザーバに接続される油路に介挿された電磁ソレノイドバルブ群、油圧ポンプ、および油圧ポンプを駆動する電動モータ(全て図示せず)などを備える。電磁ソレノイドバルブ群は駆動回路(図示せず)を介してECU(Electronic Control Unit。電子制御ユニット)40に接続される。   The brake hydraulic mechanism 32 includes an electromagnetic solenoid valve group inserted in an oil passage connected to a reservoir, a hydraulic pump, and an electric motor (all not shown) that drives the hydraulic pump. The electromagnetic solenoid valve group is connected to an ECU (Electronic Control Unit) 40 via a drive circuit (not shown).

ECU40はCPU,RAM,ROM、入出力回路などからなるマイクロコンピュータから構成され、4個のブレーキ34は、運転者によるブレーキペダル24の操作とは別に、ECU40によって相互に独立して作動するように構成される。   The ECU 40 includes a microcomputer including a CPU, a RAM, a ROM, an input / output circuit, and the like, and the four brakes 34 are operated independently of each other by the ECU 40 separately from the operation of the brake pedal 24 by the driver. Composed.

車両10の前部にはレーザレーダ(レーザスキャンレーダ)42が設けられる。レーザレーダ42は車両10の進行方向(X軸方向)に向けてレーザ光を発射(電磁波を送信)し、車両10の進行方向に存在する先行車や樹木などの物体にレーザ光を反射させて得た反射波を受信することにより、物体を検出する。レーザレーダ42の出力は、マイクロコンピュータからなるレーダ出力処理ECU(電子制御ユニット)42aに入力される。   A laser radar (laser scan radar) 42 is provided at the front of the vehicle 10. The laser radar 42 emits laser light (transmits electromagnetic waves) in the traveling direction (X-axis direction) of the vehicle 10, and reflects the laser light to an object such as a preceding vehicle or a tree existing in the traveling direction of the vehicle 10. An object is detected by receiving the obtained reflected wave. The output of the laser radar 42 is input to a radar output processing ECU (electronic control unit) 42a formed of a microcomputer.

レーダ出力処理ECU42aは、樹木などの物体をレーザの複数の反射点として捉え、物体を検出する。具体的には、反射点から各物体の座標上の位置(前後位置(X軸方向の位置)、左右位置(Y軸方向の位置)、高さ(Z軸方向の位置))と反射強度(あるいは反射率)などを取得して物体を検出する。レーダ出力処理ECU42aの出力は、ECU40に送られる。   The radar output processing ECU 42a detects an object such as an object such as a tree as a plurality of laser reflection points. Specifically, the position (front-rear position (position in the X-axis direction), left-right position (position in the Y-axis direction), height (position in the Z-axis direction)) and reflection intensity (position in the Z-axis direction) of each object from the reflection point. Alternatively, the object is detected by obtaining the reflectance. The output of the radar output processing ECU 42a is sent to the ECU 40.

前輪16と後輪20の付近には車輪速センサ46がそれぞれ配置され、各車輪の所定回転角度ごとにパルス信号を出力する。車輪速センサ46の出力は、ECU40に送出される。ECU40は4個の車輪速センサ46の出力をカウントし、その平均値を算出するなどして車両10の速度(走行速度)Vを検出する。   A wheel speed sensor 46 is disposed in the vicinity of the front wheel 16 and the rear wheel 20 and outputs a pulse signal for each predetermined rotation angle of each wheel. The output of the wheel speed sensor 46 is sent to the ECU 40. The ECU 40 counts the outputs of the four wheel speed sensors 46 and calculates the average value thereof to detect the speed (traveling speed) V of the vehicle 10.

図2および図3は、図1に示す装置の動作を示すフロー・チャートである。図示のプログラムは、ECU40において所定時間、例えば100msecごとに実行される。   2 and 3 are flowcharts showing the operation of the apparatus shown in FIG. The illustrated program is executed in the ECU 40 every predetermined time, for example, every 100 msec.

以下説明すると、S10において電磁波を用いて全物体の前後位置、左右位置、高さ、反射強度を検出する。即ち、自車(車両)10の進行方向(X軸方向)にレーダ42から電磁波を送信し、進行方向に存在する全ての物体に反射させて得た反射光(反射点)に基づいて物体を検出する。   In the following, in S10, the front / rear position, left / right position, height, and reflection intensity of all objects are detected using electromagnetic waves. That is, an electromagnetic wave is transmitted from the radar 42 in the traveling direction (X-axis direction) of the host vehicle (vehicle) 10 and reflected on all the objects existing in the traveling direction, and the object is reflected on the reflected light (reflection point). To detect.

次いでS12に進み、電磁波により検出した情報(前後位置、左右位置、高さ、反射強度など)より、物体をグルーピングする。即ち、検出した複数の物体72をグルーピング(組み分け)して物体群74と認識する。   In step S12, objects are grouped based on information detected by electromagnetic waves (front and rear position, left and right position, height, reflection intensity, and the like). That is, a plurality of detected objects 72 are grouped (grouped) and recognized as an object group 74.

図4は物体をグルーピングする方法を説明する説明図である。図4(a)は運転席から見える走行路と低反射物体の画像である。   FIG. 4 is an explanatory diagram for explaining a method of grouping objects. FIG. 4A is an image of a traveling path and a low reflection object that can be seen from the driver's seat.

レーダ42の物体検知において、図4(b)に示す如く、樹木70に照射されたレーザ光は複数の反射点として捉えられる。別言すると、樹木70は複数の物体72として検出される。尚、本願の「物体」とはレーダによって検出された反射点1つ1つを指す。   In the object detection of the radar 42, as shown in FIG. 4B, the laser light irradiated on the tree 70 is captured as a plurality of reflection points. In other words, the tree 70 is detected as a plurality of objects 72. The “object” in the present application refers to each reflection point detected by the radar.

検出された複数の物体72は、図4(c)に示す如く、グルーピングされて物体群74と認識される。1回の検出において物体群74を複数個認識したとき、認識された物体群74の個数を総物体群数Omaxに設定する(図4(c)で総物体群数Omaxは4個となる)。   The plurality of detected objects 72 are grouped and recognized as an object group 74 as shown in FIG. When a plurality of object groups 74 are recognized in one detection, the number of recognized object groups 74 is set to the total object group number Omax (the total object group number Omax is 4 in FIG. 4C). .

尚、グルーピング方法として、物体72を所定個数ずつまとめて1つの物体群74としても、XY平面(あるいはZY平面)において所定範囲ごとに区切ったブロック(エリア、領域)内に存在する物体72をグルーピングして1つの物体群74と認識しても良い。   As a grouping method, even when a predetermined number of objects 72 are grouped together to form one object group 74, the objects 72 existing in blocks (areas, areas) divided into predetermined ranges on the XY plane (or ZY plane) are grouped. Then, it may be recognized as one object group 74.

また、S10,S12の処理はn回(nステップ)繰り返される。別言すると、時刻tからnステップ過去の時刻t-nまでの期間、物体72の検出と物体群74の認定が行われる。   The processes of S10 and S12 are repeated n times (n steps). In other words, the detection of the object 72 and the recognition of the object group 74 are performed during the period from the time t to the time t-n that is n steps in the past.

図2フロー・チャートの説明に戻ると、次いでS14に進み、物体群カウンタmをで初期化し、S16に進み、ばらつき判定カウンタCを零で初期化すると共に、後述する判断フラグF_1(m)にFalseのフラグを立てる。尚、ばらつき判定カウンタCは、後述する如く、物体の前後位置に対するばらつき、物体群の前後位置および幅に対する経時的ばらつきが大きいか否かの判定結果が肯定される回数をカウントする。 Returning to the description of the flow chart of FIG. 2, the process then proceeds to S14, where the object group counter m is initialized with 1 , and the process proceeds to S16, where the variation determination counter C is initialized with zero, and a determination flag F_1 (m) described later. Set the False flag to Note that, as will be described later, the variation determination counter C counts the number of times that the determination result of whether the variation with respect to the front and rear position of the object and the variation with time with respect to the front and rear position and width of the object group are large is affirmed.

さらにS18に進み、物体72の前後位置(X軸方向の位置)の合計値σpx(m)が第1の所定値Lpxを超えるか否かを判定する。尚、カッコ内のmは物体群カウンタmの値を示す。   Further, the process proceeds to S18, in which it is determined whether or not the total value σpx (m) of the front-rear position (position in the X-axis direction) of the object 72 exceeds the first predetermined value Lpx. Note that m in parentheses indicates the value of the object group counter m.

この処理について詳説すると、図5に示すように、木や林などの樹木70を検出したとき、樹木70は前後位置(X軸方向の位置)にばらつきのある葉や枝などから構成されるため、車などの一般的な物体に比してX軸方向の位置にばらつきが生じる。換言すると、低反射物体は検出した複数の物体が一時間断面において物体単位での前後位置にばらつきが生じる。   This process will be described in detail. As shown in FIG. 5, when a tree 70 such as a tree or a forest is detected, the tree 70 is composed of leaves and branches that vary in the front-rear position (position in the X-axis direction). The position in the X-axis direction varies as compared with a general object such as a car. In other words, in the low reflection object, a plurality of detected objects vary in the front-rear position of each object in the cross section for one hour.

即ち、1つの物体群74内にある物体72の前後位置の分散(ばらつき)が一定以上のとき、即ち、物体72同士のX軸方向の距離の合計値σpxが第1の所定値Lpxを超えるとき(S18で肯定)、レーダが木や林などを検出した可能性が高い。   That is, when the dispersion (variation) of the front and rear positions of the objects 72 in one object group 74 is equal to or greater than a certain value, that is, the total value σpx of the distances between the objects 72 in the X-axis direction exceeds the first predetermined value Lpx. When (Yes in S18), it is highly likely that the radar has detected trees or forests.

従ってS18において、物体群74を認識したとき、1つの物体群74の中に存在する複数個の物体72の内、隣接し合う物体同士の距離をそれぞれ算出し、算出された距離を全て加算して合計値σpxを求め、その合計値σpx(m)が第1の所定値Lpxを超えるか否か判定する。   Accordingly, when the object group 74 is recognized in S18, the distances between adjacent objects among the plurality of objects 72 existing in one object group 74 are calculated, and all the calculated distances are added. The total value σpx is obtained, and it is determined whether or not the total value σpx (m) exceeds the first predetermined value Lpx.

S18で肯定されるときはS20に進み、ばらつき判定カウンタCを1つインクリメントする一方、S18で否定されるときはS20の処理をスキップする。   When the result in S18 is affirmative, the process proceeds to S20, and the variation determination counter C is incremented by 1. On the other hand, when the result in S18 is negative, the process in S20 is skipped.

次いでS22に進み、過去n回(nステップ)の物体群74の前後位置(X軸方向の位置)を合計して得た位置合計値σp(m)が第2の所定値Lpを超えるか否か判定する。   Next, in S22, the total position value σp (m) obtained by summing the front and rear positions (positions in the X-axis direction) of the object group 74 for the past n times (n steps) exceeds the second predetermined value Lp. To determine.

この判定において、図6に示すように、木や林などの樹木70を検出した場合、風などの影響で葉や枝が揺れることにより、物体群74の前後方向(X軸方向)の位置が検出時刻によってばらつく。そのため、過去n回(nステップ)における前後位置の変化が一定以上、即ち、時間軸における物体群74のX軸方向の位置の合計値である位置合計値σp(m)が第2所定値Lpを超えるとき、レーダが木や林などを検出した可能性が高い。   In this determination, as shown in FIG. 6, when a tree 70 such as a tree or a forest is detected, the position of the object group 74 in the front-rear direction (X-axis direction) is changed due to the leaves and branches swaying under the influence of wind and the like. It varies depending on the detection time. Therefore, the change in the front-rear position in the past n times (n steps) is more than a certain value, that is, the position total value σp (m) that is the total value of the positions of the object group 74 in the time axis in the X-axis direction is the second predetermined value Lp. It is highly possible that the radar has detected trees or forests.

従ってS22の処理では、時刻tからnステップ過去の時刻t-nまでの間における1ステップtからt-1,t-1からt-2,・・・t-(n-1)からt-nごとの物体群74のX軸方向の位置の差の絶対値|p(t)-p(t-1)|,・・・|p(t-(n-1))−p(t-n)|を算出し、算出された絶対値を合計して位置合計値σpを求めると共に、位置合計値σp(m)が第2の所定値Lpを超えるか否か判定する。別言すると、時間軸において過去nステップ分の物体群74の前後位置のばらつき度合を判定する処理に相当する。 Accordingly, in step S22, one step t to t-1 , t-1 to t-2 ,... T- (n-1) to t- from the time t to the time t-n in the past n steps. Absolute value of the difference in position in the X-axis direction of the object group 74 every n | p (t) −p (t−1) |,... | p (t− ( n−1 ) ) − p (t− n) | is calculated, and the calculated absolute values are summed to obtain the position total value σp, and it is determined whether or not the position total value σp (m) exceeds the second predetermined value Lp. In other words, this corresponds to a process of determining the degree of variation in the front-rear position of the object group 74 for the past n steps on the time axis.

S22で肯定されるときはS24に進み、S20同様、ばらつき判定カウンタCを1つインクリメントする一方、S22で否定されるときはS24の処理をスキップする。   When the result in S22 is affirmative, the process proceeds to S24. As in S20, the variation determination counter C is incremented by one, while when the result in S22 is negative, the process in S24 is skipped.

さらにS26に進み、過去n回(nステップ)の物体群74の幅を合計して得た幅合計値σw(m)が第3の所定値Lwを超えるか否か判定する。   Further, the process proceeds to S26, in which it is determined whether or not the total width value σw (m) obtained by adding the widths of the object group 74 in the past n times (n steps) exceeds the third predetermined value Lw.

この判定も物体群74の前後位置と同様、図6に示すように、木や林などの樹木70を検出した場合、物体群74自体の幅も時間によって変化が大きい(ばらつく)という知見に基づいている。即ち、物体群74の過去n回(nステップ)における幅の変化が一定以上のときは低反射物体である可能性が高い。   Similar to the front and rear positions of the object group 74, this determination is also based on the knowledge that when a tree 70 such as a tree or a forest is detected as shown in FIG. 6, the width of the object group 74 itself varies greatly with time. ing. That is, when the change in the width of the object group 74 in the past n times (n steps) is a certain value or more, there is a high possibility that the object group 74 is a low reflection object.

従ってS26の処理も、S22と同様に、時刻tからnステップ過去の時刻t-nまでの間における1ステップtからt-1,t-1からt-2,・・・t-(n-1)からt-nごとの物体群74のY軸方向の幅の差の絶対値|w(t)−w(t-1)|,・・・|w(t-(n-1))−w(t-n)|を算出し、算出された絶対値を合計して幅合計値σwを求め、合計値σw(m)が第3の所定値Lwを超えるか否か判定する。 Accordingly, in the process of S26, similarly to S22, one step t to t-1 , t-1 to t-2 ,..., T- (n-) between time t and n steps past time t- n. 1) to the absolute value of the difference in width in the Y-axis direction of the object group 74 every t−n | w (t) −w (t−1) |,... | W (t− ( n−1 ) ) −w (t−n) | is calculated, and the calculated absolute values are summed to obtain the width total value σw, and it is determined whether or not the width total value σw (m) exceeds the third predetermined value Lw.

次いでS26で肯定されるときはS28に進み、S20,S24同様、ばらつき判定カウンタCを1つインクリメントする一方、S26で否定されるときはS28の処理をスキップする。   Next, when the result in S26 is affirmative, the process proceeds to S28, and similarly to S20 and S24, the variation determination counter C is incremented by 1, while when the result in S26 is negative, the process in S28 is skipped.

次いでS30に進み、物体群74に対するばらつき判定カウンタCの値が2以上であるか否か、即ちS18,S22,S26で実行された判定処理において、ばらつきが大きいと判定された回数が少なくとも2回以上であるか否か判定する。 Next, in S30, whether or not the value of the variation determination counter C for the object group 74 is 2 or more, that is, in the determination process executed in S18, S22, and S26, the number of times that the variation is determined to be large is at least twice. It is determined whether or not this is the case.

S30で肯定されるときは、物体群74は低反射物体、即ち、静止物体であると判断できるため、S32に進み、静止物体か否かの判断結果を示す判断フラグF_1(m)にTrueのフラグを立てる。他方、S30で否定されるときは、S32の処理がスキップされるため、判断フラグF_1(m)はFalseのままとなる。 When the result in S30 is affirmative, it can be determined that the object group 74 is a low-reflecting object, that is, a stationary object. Therefore, the process proceeds to S32, and the determination flag F_1 (m) indicating the determination result of whether or not the object group is True Set a flag. On the other hand, when the result in S30 is negative, the process of S32 is skipped, and therefore the determination flag F_1 (m) remains False.

次いでS34に進み、物体群カウンタmを1つインクリメントし、次いでS36に進み、物体群カウンタmが総物体群数Omax以下か否か判断する。S36で肯定されるときはS16に戻り、次(m+1番目)の物体群74に対しても同様の処理を実行する。   Next, in S34, the object group counter m is incremented by one, and then, in S36, it is determined whether or not the object group counter m is equal to or less than the total object group number Omax. When the result in S36 is affirmative, the process returns to S16, and the same process is executed for the next (m + 1) th object group 74.

尚、第1、第2、第3の所定値Lpx,Lp,Lwは、車両10に実装されるレーザレーダ42による低反射物体(例えば樹木や林など)の検知結果を予め実験的に求めることにより得られる。   The first, second, and third predetermined values Lpx, Lp, and Lw are obtained in advance by experimentally detecting a detection result of a low reflection object (for example, a tree or a forest) by the laser radar 42 mounted on the vehicle 10. Is obtained.

他方、S36で否定されるとき(A)は、図3に示すS38に進み、総物体群数Omax分ある判断フラグF_1()からF_1(Omax)内にTrueが立っている物体群(第1の件を満たす物体群)に対し、前後左右位置(X軸方向・Y軸方向の位置)が一定距離L以内にあるものをグループ化する。 On the other hand, S36 if negative in (A), the process proceeds to S38 shown in FIG. 3, the total object group number Omax content is determined flag F_1 (1) from F_1 (Oma x) object group True is standing in the ( to object group) satisfying the first condition, longitudinal and lateral position (X-axis direction · Y-axis direction position) to group those are within a predetermined distance L.

別言すると、判断フラグF_1(m)にTrueが立っている物体群が複数あるとき、そのうちの所定範囲内に存在する物体群74同士をグルーピングして物体群グループGと認識する。物体群グループGを認識したとき、その認識された物体群グループGの数を総物体群グループ数Gmaxに設定する。   In other words, when there are a plurality of object groups in which True is set in the determination flag F_1 (m), the object groups 74 existing within the predetermined range are grouped and recognized as the object group group G. When the object group group G is recognized, the number of recognized object group groups G is set to the total object group group number Gmax.

具体的には、図7に示すように、物体群AからDは互いにX軸方向・Y軸方向の位置が所定範囲(距離L[m]、例えば1[m])内にあるため、物体群AからDは1つの物体群グループGとしてグルーピングされる一方、物体群Eは物体群AからDの全てに対して所定範囲内に存在していないため、グルーピングされず、物体群グループから除外される。   Specifically, as shown in FIG. 7, the object groups A to D are located within the predetermined range (distance L [m], for example, 1 [m]) in the X-axis direction and the Y-axis direction. Groups A to D are grouped as one object group group G, while object group E is not within the predetermined range for all object groups A to D, so it is not grouped and excluded from the object group group Is done.

図3フロー・チャートの説明に戻ると、次いでS40に進み、物体群グループカウンタgをで初期化する。次いでS42に進み、1つの物体群グループG(g)に含まれる(存在する)物体群の個数を数えて物体群数カウンタGcnt(g)に入力する。 Returning to the description of the flow chart of FIG. 3, the process then proceeds to S40, where the object group group counter g is initialized to 1 . Next, in S42, the number of object groups included (existing) in one object group group G (g) is counted and input to the object group counter Gcnt (g).

次いでS44に進み、物体群グループG(g)の物体群74に対し、平均検知時間Tave(g)を計算する。具体的には、1つの物体群グループG(g)の中のそれぞれの物体群74のnステップ内の検知時間Tを平均し、物体群グループG(g)の中に存在する物体群74の平均検知時間Tave(g)と認識する。即ち、S44の処理は物体群74のnステップ内の検知時間を認識する処理に相当する。   Next, in S44, the average detection time Tave (g) is calculated for the object group 74 of the object group group G (g). Specifically, the detection times T within n steps of each object group 74 in one object group group G (g) are averaged, and the object groups 74 present in the object group group G (g) are averaged. It is recognized as an average detection time Tave (g). That is, the process of S44 corresponds to a process of recognizing the detection time within n steps of the object group 74.

次いでS46に進み、物体群数カウンタGcnt(g)が所定個数CNTTHR(第5の所定値)を超えると共に、平均検知時間Tave(g)が所定時間TAVETHR(第4の所定値)未満か否かを判断する。所定時間TAVETHRと所定個数CNTTHRは、樹木などを検出したとき、物体群グループG内の物体群74の個数がある程度多くなると共に、平均検知時間が比較的短くなるという知見に基づいて設定された値である。   Next, the process proceeds to S46, and whether or not the object group number counter Gcnt (g) exceeds the predetermined number CCNTHR (fifth predetermined value) and the average detection time Tave (g) is less than the predetermined time TAVETHR (fourth predetermined value). Judging. The predetermined time TAVETHR and the predetermined number CNTTHR are values set based on the knowledge that, when a tree or the like is detected, the number of object groups 74 in the object group group G increases to some extent and the average detection time becomes relatively short. It is.

具体的には、樹木や林のように比較的大きな物体をレーザレーダ42などを用いて検出する場合、樹木や林全体を一つのまとまった物体として検出するのではなく、複数の物体群74の集合体として検出することが想定され、その結果静止物である樹木や林を危険物体であると誤判断する蓋然性が高まることから、レーザレーダ42を用いて樹木などを検出する場合に検出される物体群74の数を予め実験的に求めることにより所定個数CNTTHRが得られる。   Specifically, when a relatively large object such as a tree or a forest is detected using the laser radar 42 or the like, the entire tree or forest is not detected as a single object, but a plurality of object groups 74 are detected. It is assumed that it is detected as an aggregate, and as a result, there is an increased probability that a tree or forest that is a stationary object will be misjudged as a dangerous object. Therefore, it is detected when a tree or the like is detected using the laser radar 42. A predetermined number CNTHHR is obtained by experimentally obtaining the number of object groups 74 in advance.

また、樹木などの低反射物体はその検出精度が低くなるため、物体群74として検知される回数、別言すれば、物体群74として認識される時間が不安定となるため、所定時間TAVETHR以上安定して検知される物体群74に対しては、樹木などの静止物ではないと判断することができる。   Further, since the detection accuracy of a low reflection object such as a tree is low, the number of times it is detected as the object group 74, in other words, the time recognized as the object group 74 becomes unstable, so that it exceeds the predetermined time TAVETHR. It can be determined that the object group 74 that is stably detected is not a stationary object such as a tree.

尚、S46における判定条件を、平均検知時間Tave(g)が所定時間TAVETHR未満か否かのみとしてもよい。   Note that the determination condition in S46 may be only whether or not the average detection time Tave (g) is less than the predetermined time TAVETHR.

S46で肯定されるときはS48に進み、物体群グループG(g)の中の物体群が静止状態にあると判断する。これによって警報装置22(あるいはブレーキ油圧機構32を介しての制動)などの接触回避制御などを不要に行うことがない。   When the result in S46 is affirmative, the program proceeds to S48, in which it is determined that the object group in the object group group G (g) is in a stationary state. As a result, contact avoidance control such as the alarm device 22 (or braking via the brake hydraulic mechanism 32) is not performed unnecessarily.

尚、図示は省略するが、物体群グループGを作成しない場合や物体群74が単数の場合、S38とS42の処理をスキップし、S44で物体群74のnステップ内の検知時間Tを計算し、S46で検知時間Tが所定時間TAVETHR未満か否かだけを判定する。また、S46で肯定されるときはS48に進み、物体群74が静止状態にあると判断する。   Although illustration is omitted, when the object group group G is not created or when the object group 74 is single, the processing of S38 and S42 is skipped, and the detection time T within n steps of the object group 74 is calculated in S44. In S46, it is determined only whether or not the detection time T is less than the predetermined time TAVETHR. If the result in S46 is affirmative, the program proceeds to S48, in which it is determined that the object group 74 is in a stationary state.

次いでS50に進み、物体群グループカウンタgを1つインクリメントし、次いでS52に進み、物体群グループカウンタgがGmax未満か否か判断する。S52で肯定されるときはS42に戻り、次(g+1番目)の物体群グループG(g+1)を引き続き判断する。   Next, in S50, the object group group counter g is incremented by one, and then, in S52, it is determined whether or not the object group group counter g is less than Gmax. When the result in S52 is affirmative, the process returns to S42, and the next (g + 1) th object group group G (g + 1) is continuously determined.

このように、木や林などの低反射物体の特徴を捉え、木や林のような見え方をする物体(一時間断面において前後位置にばらつきのある物体、前後位置や幅の時間的変化が大きい物体群、検知時間が短い物体群)に対して移動物体と誤判断しない、即ち、静止状態にあると判定することにより、仮に物体の乗り移りなどによって物体が移動したように検知された場合においても、低反射物体を静止状態にあるものと判断することができ、より高い検知精度を得ることができる。   In this way, it captures the characteristics of low-reflection objects such as trees and forests, and objects that look like trees and forests (objects with variations in the front-rear position on a one-hour section, temporal changes in the front-rear position and width) If the object is detected as if it has moved due to the transfer of an object, etc., by determining that it is a moving object for large objects and objects with a short detection time) However, it is possible to determine that the low reflection object is in a stationary state, and it is possible to obtain higher detection accuracy.

以上の如く、この実施例にあっては、進行方向をX軸方向とすると共に、前記X軸方向に直する方向をY軸方向とするXY平面上を走行する自車10の前記X軸方向の物体72を検出する物体検出手段(レーザレーダ42、レーダ出力処理ECU42a、S10)と、前記検出された物体72が複数あるとき、前記複数の物体72をグルーピングして物体群74と認識する物体群認識手段(ECU40,S12)と、前記認識された物体群74が静止状態にあるか否か判定する物体判定手段(ECU40,S32,S48)と、前記認識された物体群74内の物体72同士の距離の合計値σpxが第1の所定値Lpxを超えるか否か判定する物体距離判定手段(ECU40,S18)と、時刻tからnステップ過去の時刻t-nまでの間における1ステップtからt-1,t-1からt-2,・・・t-(n-1)からt-nごとの前記物体群74の前記X軸方向の位置の差の絶対値|p(t)−p(t-1)|,・・・|p(t-(n-1))−p(t-n)|を算出し、前記算出された絶対値を合計して位置合計値σpを求めると共に、前記位置合計値σpが第2の所定値Lpを超えるか否か判定する物体群位置変化判定手段(ECU40,S22)と、前記1ステップtからt-1,t-1からt-2,・・・t-(n-1)からt-nごとの前記物体群74の前記Y軸方向の幅の差の絶対値|w(t)−w(t-1)|,・・・|w(t-(n-1))−w(t-n)|を算出し、前記算出された絶対値を合計して幅合計値σwを求めると共に、前記幅合計値σwが第3の所定値Lwを超えるか否か判定する物体群幅変化判定手段(ECU40,S26)とを備えると共に、前記物体判定手段は、前記物体距離判定手段と物体群位置変化判定手段と物体群幅変化判定手段のうち、少なくとも二つの判定手段における判定結果が肯定されると判定される第1の条件を満たすとき(ECU40,S30)、前記物体群74が静止状態にあると判定する如く構成(S22)したので、樹木などの低反射物体を検出するとき、検出される物体72同士の前後のばらつきが大きい場合や、時刻tから時刻t-nまでに検出される物体群74の位置が時刻ごとに異なる位置に検出される場合、あるいは物体群74の幅が時刻ごとに異なる場合、別言すると、静止物である樹木70が自車に対して動いているように検出される場合にあっても、正確に物体群74を静止状態にあると判定できるため、物体群74を構成する複数の物体72も静止状態と判定され、よって複数の物体で構成される樹木などの低反射物体を静止物と検知することができ、静止物を移動物体と誤判断することを防止でき、よって不要な接触回避制御などを行うことがない。 As mentioned above, in this embodiment, the traveling direction with the X-axis direction, the X-axis of the vehicle 10 traveling on the XY plane the direction of Cartesian to the X-axis direction and the Y-axis direction When there are a plurality of object detection means (laser radar 42, radar output processing ECU 42a, S10) for detecting the object 72 in the direction and the detected object 72, the plurality of objects 72 are grouped and recognized as an object group 74. Object group recognition means (ECU 40, S12), object determination means (ECU 40, S32, S48) for determining whether or not the recognized object group 74 is stationary, and objects in the recognized object group 74 Between the object distance determination means (ECU 40, S18) for determining whether or not the total value σpx of the distances between the two 72 exceeds the first predetermined value Lpx, and from the time t to the time t−n that is n steps past. The absolute value of the difference in the position of the object group 74 in the X-axis direction for each step t to t-1 , t-1 to t-2 ,... T- (n-1) to tn. p (t) −p (t−1) |,... | p (t− ( n−1 ) ) − p (t−n) | is calculated, and the calculated absolute values are summed to obtain the position. An object group position change determining means (ECU 40, S22) for determining a total value σp and determining whether the position total value σp exceeds a second predetermined value Lp, and from the one step t to t−1 , t− Absolute value of difference in width in the Y-axis direction of the object group 74 every 1 to t−2 ,... T− (n−1) to t−n | w (t) −w (t−1) ... | W (t− ( n−1 ) ) − w (t−n) | is calculated and the calculated absolute values are summed to obtain the width total value σw, and the width total value Object group width change determining means (ECU 40, S26) for determining whether or not σw exceeds a third predetermined value Lw. In addition, the object determination means is a first condition for determining that the determination results in at least two of the object distance determination means, the object group position change determination means, and the object group width change determination means are affirmed. When satisfying (ECU 40, S30), since the object group 74 is determined to be in a stationary state (S22), when detecting a low-reflection object such as a tree, the variation of the detected object 72 before and after each other In other words, when the position of the object group 74 detected from time t to time t-n is detected at a different position for each time, or when the width of the object group 74 differs for each time, Even if the tree 70 which is a stationary object is detected as moving with respect to the own vehicle, the object group 74 can be accurately determined to be in a stationary state. The number of objects 72 is also determined to be stationary, so that a low reflection object such as a tree composed of a plurality of objects can be detected as a stationary object, and it can be prevented that the stationary object is erroneously determined as a moving object. Unnecessary contact avoidance control is not performed.

尚、第1の条件を、少なくとも二つの判定手段における判定結果が肯定されるとき(S30)としたが、誤判断をより確実に防止するために、S30においてばらつき判定カウンタCの値が3となるとき、別言すれば、全ての判定手段における判定結果(S18,S22,S26)が肯定されるとき、第1の条件を満たすとしても良い。   The first condition is set when the determination results of at least two determination means are affirmed (S30). However, in order to prevent erroneous determination more reliably, the value of the variation determination counter C is 3 in S30. In other words, in other words, when the determination results (S18, S22, S26) in all the determination means are affirmed, the first condition may be satisfied.

また、前記nステップ内の前記物体群74の検知時間を認識する物体群状態認識手段(ECU40,S44)を備え、前記物体判定手段は、前記第1の条件を満たすと共に、前記検知時間Tが第4の所定値TAVETHR未満であると判定される第2の条件を満たすとき(S46)、前記物体群74が静止状態にあると判定する(S48)如く構成、即ち、物体群の検知時間も判定条件に加えるように構成したので、より一層正確に低反射物体を静止物であると検知することができる。   In addition, an object group state recognition unit (ECU 40, S44) for recognizing the detection time of the object group 74 in the n steps is provided, and the object determination unit satisfies the first condition and the detection time T is When the second condition determined to be less than the fourth predetermined value TAVETHR is satisfied (S46), the object group 74 is determined to be stationary (S48), that is, the object group detection time is also determined. Since it is configured to be added to the determination condition, it is possible to detect the low reflection object as a stationary object more accurately.

また、前記第1の条件を満たす前記物体群74が複数あるとき、そのうちの所定範囲内に存在する物体群74同士をグルーピングして物体群グループGと認識する物体群グループ認識手段(ECU40,S38)を備え、前記物体群状態認識手段は、前記物体群グループG内の物体群74の数Gcntと、前記物体群グループGの中のそれぞれの物体群74の前記nステップ内の検知時間を平均して平均検知時間Taveとを認識する(S42,S44)と共に、前記物体判定手段は、前記第1の条件を満たし、前記平均検知時間Taveが前記第4の所定値TAVETHR未満であると判定されると共に、前記物体群の数Gcntが第5の所定値CNTTHRを超えると判定される第4の条件を満たすとき(S46)、前記物体群74が静止状態にあると判定する如く構成(S48)、別言すると、静止状態にないと判定された物体群を除外し、除外されなかった物体群だけを1つのグループにしてから更に条件を加えて静止状態にあるか否かを判断するように構成したので、より正確に低反射物体を静止物と検知することができる。   Further, when there are a plurality of the object groups 74 satisfying the first condition, the object group group recognition means (ECUs 40, S38) recognizes the object group group G by grouping the object groups 74 existing within a predetermined range. The object group state recognition means averages the number Gcnt of the object groups 74 in the object group group G and the detection time in the n steps of each object group 74 in the object group group G. Then, the average detection time Tave is recognized (S42, S44), and it is determined that the object determination unit satisfies the first condition and the average detection time Tave is less than the fourth predetermined value TAVETHR. In addition, when the fourth condition for determining that the number Gcnt of the object groups exceeds the fifth predetermined value CNTHHR is satisfied (S46), the object group 74 is statically It is configured so that it is determined to be in a state (S48). In other words, an object group determined not to be in a stationary state is excluded, only the object group that has not been excluded is made into one group, and further conditions are added and the object is stopped. Since it is configured to determine whether or not it is in a state, it is possible to more accurately detect a low reflection object as a stationary object.

尚、上記においてS18,S22,S26の判断条件を合計値(合計値σpx、位置合計値σp、幅合計値σw)としたが、これらの処理では、ばらつきの大きさを判断できれば良いため、合計値に代え、平均値や標準偏差などを用いても良い。   In the above, the determination conditions of S18, S22, and S26 are the total values (total value σpx, position total value σp, width total value σw). However, in these processes, it is only necessary to be able to determine the magnitude of variation. Instead of the value, an average value or standard deviation may be used.

また、上記において判定条件を検知時間T、平均検知時間Taveとしたが、物体群74がnステップ間に検知された回数としても良い。   In the above description, the determination condition is the detection time T and the average detection time Tave, but it may be the number of times the object group 74 is detected during n steps.

また、上記において物体群74を複数(図(c)で4個)としたが、単数として認識しても良い。 In the above description, the object group 74 is plural ( four in FIG. 4C), but may be recognized as singular.

また、上記において電磁波を送信する装置としてレーザレーダを開示したが、それに限られるものではなく、代わりに、あるいはそれに加え、例えばミリ波レーダを用いても良い。   In the above description, the laser radar is disclosed as an apparatus for transmitting an electromagnetic wave. However, the present invention is not limited thereto, and instead of or in addition, for example, a millimeter wave radar may be used.

10 車両(自車)、12 エンジン(内燃機関)、16 前輪、20 後輪、22 警報装置、34 ブレーキ、36 ブレーキスイッチ、40 ECU(電子制御ユニット)、42 レーザレーダ、42a レーダ出力処理ECU、46 車輪速センサ、70 樹木、72 物体、74 物体群、G 物体群グループ   DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Vehicle (own vehicle), 12 Engine (internal combustion engine), 16 Front wheel, 20 Rear wheel, 22 Alarm device, 34 Brake, 36 Brake switch, 40 ECU (electronic control unit), 42 Laser radar, 42a Radar output processing ECU, 46 wheel speed sensor, 70 tree, 72 object, 74 object group, G object group group

Claims (3)

a.進行方向をX軸方向とすると共に、前記X軸方向に直する方向をY軸方向とするXY平面上を走行する自車の前記X軸方向の物体を検出する物体検出手段と、
b.前記検出された物体が複数あるとき、前記複数の物体をグルーピングして物体群と認識する物体群認識手段と、
c.前記認識された物体群が静止状態にあるか否か判定する物体判定手段と、
d.前記認識された物体群内の物体同士の距離の合計値σpxが第1の所定値Lpxを超えるか否か判定する物体距離判定手段と、
e.時刻tからnステップ過去の時刻t-nまでの間における1ステップtからt-1,t-1からt-2,・・・t-(n-1)からt-nごとの前記物体群の前記X軸方向の位置の差の絶対値|p(t)−p(t-1)|,・・・|p(t-(n-1))−p(t-n)|を算出し、前記算出された絶対値を合計して位置合計値σpを求めると共に、前記位置合計値σpが第2の所定値Lpを超えるか否か判定する物体群位置変化判定手段と、
f.前記1ステップtからt-1,t-1からt-2,・・・t-(n-1)からt-nごとの前記物体群の前記Y軸方向の幅の差の絶対値|w(t)−w(t-1)|,・・・|w(t-(n-1))−w(t-n)|を算出し、前記算出された絶対値を合計して幅合計値σwを求めると共に、前記幅合計値σwが第3の所定値Lwを超えるか否か判定する物体群幅変化判定手段と、
を備えると共に、前記物体判定手段は、前記物体距離判定手段と物体群位置変化判定手段と物体群幅変化判定手段のうち、少なくとも2つの判定手段における判定結果が肯定されると判定される第1の条件を満たすとき、前記物体群が静止状態にあると判定することを特徴とする車両用物体検出装置。
a. With the traveling direction of the X-axis direction, and the object detecting means for detecting the object in the X-axis direction of the vehicle traveling XY on a plane to the X-axis Cartesian directions of the Y-axis direction in the direction,
b. When there are a plurality of detected objects, an object group recognition unit that groups the plurality of objects and recognizes them as an object group;
c. Object determination means for determining whether or not the recognized object group is in a stationary state;
d. Object distance determination means for determining whether or not a total value σpx of distances between objects in the recognized object group exceeds a first predetermined value Lpx;
e. The object group for each step t to t-1 , t-1 to t-2 ,... T- (n-1) to tn in the period from time t to n steps in the past. The absolute value of the difference in position in the X-axis direction | p (t) −p (t−1) |,... | P (t− ( n−1 ) ) − p (t−n) | Then, the calculated absolute values are summed to obtain a position total value σp, and an object group position change determining means for determining whether the position total value σp exceeds a second predetermined value Lp;
f. Absolute value | w of the difference in width in the Y-axis direction of the object group for each one step t to t-1 , t-1 to t-2 , ... t- (n-1) to t-n (t) −w (t−1) |,... | w (t− ( n−1 ) ) − w (t−n) | is calculated, and the calculated absolute values are summed to obtain the total width. An object group width change determining means for determining a value σw and determining whether the width total value σw exceeds a third predetermined value Lw;
And the object determination means determines that the determination results of at least two of the object distance determination means, the object group position change determination means, and the object group width change determination means are affirmed. When the above condition is satisfied, it is determined that the object group is in a stationary state.
g.前記nステップ内の前記物体群の検知時間を認識する物体群状態認識手段、
を備え、前記物体判定手段は、前記第1の条件を満たすと共に、前記検知時間が第4の所定値TAVETHR未満であると判定される第2の条件を満たすとき、前記物体群が静止状態にあると判定することを特徴とする請求項1記載の車両用物体検出装置。
g. Object group state recognition means for recognizing the detection time of the object group in the n steps;
The object determination means satisfies the first condition and satisfies the second condition in which the detection time is determined to be less than a fourth predetermined value TAVETHR. The vehicle object detection device according to claim 1, wherein the vehicle object detection device is determined to be present.
h.前記第1の条件を満たす前記物体群が複数あるとき、そのうちの所定範囲内に存在する物体群同士をグルーピングして物体群グループと認識する物体群グループ認識手段、
を備え、前記物体群状態認識手段は、前記物体群グループ内の物体群の数Gcntと、前記物体群グループの中のそれぞれの物体群の前記nステップ内の検知時間を平均して平均検知時間Taveとを認識すると共に、前記物体判定手段は、前記第1の条件を満たし、前記平均検知時間Taveが前記第4の所定値TAVETHR未満であると判定されると共に、前記物体群の数Gcntが第5の所定値CNTTHRを超えると判定される第3の条件を満たすとき、前記物体群が静止状態にあると判定することを特徴とする請求項2記載の車両用物体検出装置。

h. When there are a plurality of the object groups satisfying the first condition, an object group group recognizing means for grouping the object groups existing in a predetermined range among them and recognizing the object group group;
The object group state recognizing means averages the number Gcnt of object groups in the object group group and the detection times in the n steps of the respective object groups in the object group group. While recognizing Tave, the object determination means determines that the first condition is satisfied, the average detection time Tave is less than the fourth predetermined value TAVETHR, and the number of object groups Gcnt is The vehicle object detection device according to claim 2, wherein when the third condition determined to exceed the fifth predetermined value CNTHHR is satisfied, the object group is determined to be in a stationary state.

JP2011106911A 2011-05-12 2011-05-12 Vehicle object detection device Expired - Fee Related JP5745927B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2011106911A JP5745927B2 (en) 2011-05-12 2011-05-12 Vehicle object detection device

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2011106911A JP5745927B2 (en) 2011-05-12 2011-05-12 Vehicle object detection device

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2012238182A JP2012238182A (en) 2012-12-06
JP5745927B2 true JP5745927B2 (en) 2015-07-08

Family

ID=47461026

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2011106911A Expired - Fee Related JP5745927B2 (en) 2011-05-12 2011-05-12 Vehicle object detection device

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP5745927B2 (en)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7152103B2 (en) * 2018-06-01 2022-10-12 Necソリューションイノベータ株式会社 Estimation device, estimation method, and estimation program
CN111091148B (en) * 2019-12-10 2021-07-27 成都纳雷科技有限公司 Vehicle-mounted radar target tracking method and device based on target prior information

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3640352B2 (en) * 2002-01-17 2005-04-20 オプテックス株式会社 Microwave sensor
JP4456086B2 (en) * 2006-03-09 2010-04-28 本田技研工業株式会社 Vehicle periphery monitoring device
JP5627240B2 (en) * 2008-01-16 2014-11-19 三菱電機株式会社 Dynamic obstacle judgment device
JP2010205042A (en) * 2009-03-04 2010-09-16 Daihatsu Motor Co Ltd Pedestrian detection device
JP5664252B2 (en) * 2011-01-12 2015-02-04 トヨタ自動車株式会社 Pedestrian detection device

Also Published As

Publication number Publication date
JP2012238182A (en) 2012-12-06

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108238047B (en) Driving support device
JP4824511B2 (en) Vehicle travel safety device
WO2018056212A1 (en) Object detection device and object detection method
US8457359B2 (en) Method and assistance system for detecting objects in the surrounding area of a vehicle
US8633832B2 (en) Obstacle detection apparatus for vehicle
US8248295B2 (en) Pre-crash safety system
US9815442B2 (en) Advanced emergency brake system and method for controlling brake thereof
US9630599B2 (en) Driving assistance apparatus
US9469297B2 (en) Driving assistance apparatus for vehicle
JP4907207B2 (en) Vehicle travel safety device
EP2816538A1 (en) Travel control device and travel control method
WO2017002669A1 (en) Driving assistance device and driving assistance method
JP6429360B2 (en) Object detection device
JP2010257298A (en) Travel safety device of vehicle
JP5560371B2 (en) Vehicle object detection device
US10144418B2 (en) Control apparatus for vehicle
JP2011018165A (en) Vehicle travel safety device
JP5745927B2 (en) Vehicle object detection device
JP4956043B2 (en) Vehicle object detection device
JP6657673B2 (en) Vehicle control device and vehicle control method
JP2007298430A (en) Object detection device for vehicle
JP4980969B2 (en) Vehicle object detection device
JP5027748B2 (en) Vehicle travel safety device
JP2010249690A (en) Object detecting device for vehicle
JP2016122456A (en) Vehicle drive assist device

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20131128

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20140827

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20140827

A521 Written amendment

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20141002

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20150408

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20150507

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 5745927

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

LAPS Cancellation because of no payment of annual fees