JP6245140B2

JP6245140B2 - 対象物識別装置、運転支援システム、車両および対象物識別方法

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Publication number: JP6245140B2
Application number: JP2014218582A
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Inventors: 信矢小嶋
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Priority date: 2014-10-27
Filing date: 2014-10-27
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Description

本発明は、車両の周辺に存在する対象物を識別する技術に関する。

カメラやレーザレーダ等のセンサが出力する車両の周辺の環境を表わす環境データから、車両の周辺に存在する特定の対象物を識別する技術が公知である（例えば、特許文献１参照）。環境データから対象物を識別する場合、環境データと辞書データとを比較し、その類似度に基づいて環境データから対象物を識別することが行われている。

特開２００９−７０３４４号公報

従来の辞書データは、環境データから対象物との類似度が高いデータを識別するものであるから、対象物との類似度が高いデータが環境データに存在すると、そのデータが対象物ではない物体の一部であっても、誤って対象物と識別されることがある。その結果、対象物の識別精度が低下するという問題がある。

本発明は、上記問題を解決するためになされたものであり、対象物の識別精度を向上させる技術を提供することを目的とする。

本発明の対象物識別装置は、データ取得手段と、データ抽出手段と、辞書データ記憶部と、識別手段とを備える。
データ取得手段は車両の周辺の環境を表わす環境データを取得し、データ抽出手段はデータ取得手段が取得する環境データから特定の対象物および対象物の周辺の環境と想定される周辺データを順次抽出する。

辞書データ記憶部は、データ抽出手段が抽出する周辺データを対象物および対象物の周辺の環境として識別するための周辺辞書データを記憶しており、識別手段は辞書データ記憶部に記憶されている周辺辞書データと周辺データとの類似度に基づいて対象物を識別する。

この構成によれば、例えば、対象物の特徴を表わすデータが周辺データに存在しても、そのデータが対象物以外の物体の一部である場合には、対象物と対象物の周辺の環境とを合わせた周辺データと周辺辞書データとの類似度は低くなる。これにより、対象物を誤って識別することを低減できるので、識別精度を向上できる。

また、本発明の対象物識別装置は、周辺辞書データと対象物を識別するための対象物辞書データとを記憶していることが望ましい。そして、環境データから対象物と想定される対象物データを抽出し、周辺辞書データおよび対象物辞書データと、周辺データおよび対象物データとの類似度に基づいて対象物を識別する。

これにより、周辺辞書データと周辺データ、あるいは対象物辞書データと対象物データとの一方の類似度だけに基づいて対象物を識別するのではなく、周辺辞書データおよび対象物辞書データと、周辺データおよび対象物データとの類似度に基づいて、総合的に対象物を識別できる。したがって、対象物の識別精度を向上できる。

尚、特許請求の範囲に記載した括弧内の符号は、一つの態様として後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示すものであって、本発明の技術的範囲を限定するものではない。

第１実施形態の対象物識別装置を示すブロック図。車両からの撮像状態を示す模式図。対象物識別処理を示すフローチャート。画像データから生成するピラミッド画像データを示す説明図。画像データと辞書データとの類似度の判定を説明する図。第２実施形態の対象物識別装置を示すブロック図。画像データと辞書データとの類似度の判定を説明する図。第３実施形態による画像データと辞書データとの類似度の判定を説明する図。

以下に本発明の実施の形態を図に基づいて説明する。
［１．第１実施形態］
［１−１．構成］
図１に示す運転支援システム２は、対象物識別装置１０と運転支援装置３０とを備えている。対象物識別装置１０は、制御部１２と辞書データ記憶部２０とを備えている。

対象物識別装置１０と運転支援装置３０とは、カメラ１００とレーザレーダ１０２とから、車両１１０（図２参照）の周辺の環境を表わす環境データを取得する。
カメラ１００は、図２に示すように、車両１１０の進行方向前方を予め設定された周期で所定の検出範囲を撮像し、車両１１０の周辺の環境を表わす環境データとして画像データを出力する。

レーザレーダ１０２は、ミリ波等の電磁波を車両１１０の前方に対して所定の検出範囲で照射し、その反射波を受信することによって、車両１１０の前方周辺に存在する物体について、車両１１０との距離、車両１１０に対する方位を検出し、車両１１０の周辺の環境を表わす環境データとして出力する。図２では、説明を簡単にするために、カメラ１００の検出範囲とレーザレーダ１０２の検出範囲とを同じにしている。

本実施形態では、カメラ１００とレーザレーダ１０２とのうち、カメラ１００が撮像する画像データに対する対象物識別処理について説明する。
制御部１２は、図示しないＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ等を備えたマイクロコンピュータを搭載している。制御部１２のＣＰＵがＲＯＭに記憶されているプログラムを実行することにより、制御部１２は対象物識別処理を実行する。制御部１２は、対象物として、車両、人、標識、ガードレール等を識別する。

辞書データ記憶部２０は、例えばＲＯＭで構成されており、対象物周辺辞書データ２２と対象物辞書データ２４とを独立した辞書データとして記憶している。
対象物周辺辞書データ２２は、カメラ１００が撮像した画像データから、特定の対象物および対象物を取り囲む周辺の環境と想定される対象物周辺データを識別するための辞書データである。
尚、第１実施形態と後述する第２実施形態とにおいて、対象物周辺辞書データを単に周辺辞書データとも言い、対象物周辺データを単に周辺データとも言う。

対象物辞書データ２４は、カメラ１００が撮像した画像データから、特定の対象物と想定される対象物データを識別するための辞書データである。
運転支援装置３０は、図示しないＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ等を備えたマイクロコンピュータを搭載している。運転支援装置３０の図示しないＣＰＵがＲＯＭに記憶されているプログラムを実行することにより、運転支援装置３０は、対象物識別装置１０が識別する対象物と車両との衝突を回避するか、あるいは衝突による被害を軽減する運転支援制御を実行する。

制御対象４０は、運転支援装置３０が運転支援制御を実行するときの制御の対象である。制御対象４０として、ブレーキ、ステアリング、シートベルト等を駆動するアクチュエータ、ならびに警報を発する警報装置等が挙げられる。

［１−２．処理］
次に、対象物識別装置１０が実行する対象物識別処理について、図３のフローチャートを用いて説明する。対象物識別処理は所定周期で実行される。

制御部１２は、カメラ１００が撮像する画像データを車両１１０の周辺の環境データとして取得し（Ｓ４００）、図４に示すように、取得した画像データを所定の比率で縮小または拡大し、倍率の異なる倍率データとして画像データ２００、２０２、２０４を生成する（Ｓ４０２）。倍率データをピラミッド画像データとも言う。画像データを縮小する場合、画素数は減少する。元の画像データをピラミッド画像データの一部としてもよい。

図４では、ピラミッド画像として倍率の異なる３種類の画像データを生成した例を図示しているが、倍率の異なる４種類以上の画像データを生成してもよい。その場合、画像データ２００よりも倍率の大きい画像データ、ならびに画像データ２０４よりも倍率の小さい画像データをピラミッド画像として生成してもよい。

制御部１２は、図５に示すように、画像データ２００、２０２、２０４に対し、同じ位置から同じ大きさの矩形領域の画像データ２１０、２１２、２１４をそれぞれ抽出する（Ｓ４０４）。制御部１２は、抽出位置をずらしながら、画像データ２００、２０２、２０４の全域から矩形領域の画像データ２１０、２１２、２１４を順次抽出する。

制御部１２は、後述するＳ４０８で類似度を算出するときの画像データ２１０と画像データ２１２との組合せでは、画像データ２１０を対象物と想定される対象物データとして抽出し、画像データ２１２を対象物および対象物の周辺の環境と想定される周辺データとして抽出する。

また、制御部１２は、後述するＳ４０８で類似度を算出するときの画像データ２１２と画像データ２１４との組合せでは、画像データ２１２を対象物と想定される対象物データとして抽出し、画像データ２１４を対象物および対象物の周辺の環境と想定される周辺データとして抽出する。

尚、図４と図５とにおいて、対応する画像データ２００と画像データ２１０、画像データ２０２と画像データ２１２、画像データ２０４と画像データ２１４の倍率が異なっているのは、図５において図が小さくなりすぎないようにしたためである。

制御部１２は、画像データ２００、２０２、２０４から抽出した画像データ２１０、２１２、２１４に対し、それぞれＨＯＧ（Histograms of Oriented Gradients）特徴量等の特徴量を算出する（Ｓ４０６）。

制御部１２は、画像データ２１０、２１２のそれぞれの特徴量と対象物辞書データ２４とを比較して類似度１を算出する（Ｓ４０８）。さらに、制御部１２は、画像データ２１２、２１４のそれぞれの特徴量と周辺辞書データ２２とを比較して類似度２を算出する。（Ｓ４０８）。画像データ２１０、２１２、２１４と対象物辞書データ２４、周辺辞書データ２２との類似度は、公知の識別器により算出される。

そして、制御部１２は、画像データ２１０と画像データ２１２との組合せでは、画像データ２１０を対象物データとしたときの類似度１と画像データ２１２を周辺データとしたときの類似度２とを合わせた類似度３を算出する（Ｓ４０８）。

また、制御部１２は、画像データ２１２と画像データ２１４との組合せでは、画像データ２１２を対象物データとしたときの類似度１と画像データ２１４を周辺データとしたときの類似度２とを合わせた類似度３を算出する（Ｓ４０８）。

制御部１２は、画像データ２１０と画像データ２１２との組合せ、あるいは画像データ２１２と画像データ２１４との組合せで算出した類似度３のいずれかが所定の閾値以上であるか否かを判定する。類似度３が所定の閾値以上であれば、該当する画像データの組合せのうち対象物データを対象物と識別する（Ｓ４１０）。

運転支援装置３０は、車両１１０の進行方向前方を移動して車両１１０に接近する物体を、カメラ１００およびレーザレーダ１０２が出力する環境データから検出し、物体が車両に衝突するまでのＴＴＣ（Time to Collision）を算出する。

運転支援装置３０は、対象物識別装置１０が識別する対象物に応じて、運転支援制御を実行するときのＴＴＣの閾値と運転支援の種類とを設定している。
ＴＴＣが閾値に達すると、運転支援装置３０は、物体との衝突を回避するか、あるいは衝突による被害を軽減するための運転支援の種類に応じて制御対象４０を制御し、警報の出力、ブレーキの作動、ステアリング操作への介入、シートベルトの巻き上げ等の各種運転支援を実行させる。

［１−３．効果］
以上説明した第１実施形態によると、以下の効果を得ることができる。
（１）対象物および対象物の周辺の環境を識別するための周辺辞書データ２２を使用するので、対象物と対象物の周辺の環境とを合わせた周辺データと周辺辞書データ２２との類似度を判定できる。したがって、例えば、対象物の特徴を表わすデータが周辺データに存在しても、そのデータが対象物以外の物体の一部である場合には、周辺データと周辺辞書データ２２との類似度は低くなる。これにより、対象物を誤って識別することを低減できるので、識別精度を向上できる。

（２）周辺データと周辺辞書データ２２との類似度と、対象物データと対象物辞書データ２４との類似度との両方に基づいて対象物を識別するので、一方の類似度が高くても他方の類似度が低いために、合わせた類似度が所定の閾値未満になる場合には対象物ではないと判定できる。したがって、対象物の識別精度を向上できる。

（３）周辺辞書データ２２と対象物辞書データ２４とが同じ大きさの画像データを比較対象とするので、制御部１２がピラミッド画像データから周辺データおよび対象物データとして抽出する画像領域の大きさは同じになる。つまり、画像データ２１０と画像データ２１２との組合せでは周辺データとして抽出され、画像データ２１２と画像データ２１４との組合せでは対象物データとして抽出される画像データ２１２は同じ大きさになる。

これにより、今回の識別タイミングにおいて画像データ２１０と画像データ２１２との組合せで算出された画像データ２１２の特徴量を、他の識別タイミングにおいて画像データ２１２と画像データ２１４との組合せで類似度を判定するときに使用できる。つまり、１回算出された画像データ２１２の特徴量を、画像データ２１２を周辺データとしたときと対象物データとしたときとの両方で使用できるので、特徴量の算出負荷を低減できる。

［２．第２実施形態］
［２−１．第１実施形態との相違点］
図６に示す第２実施形態の運転支援システム４の対象物識別装置５０では、辞書データ記憶部６０に周辺辞書データと対象物辞書データとを連結して生成した連結辞書データ６２が記憶されている点が、第１実施形態と異なる。

図７に示すように、制御部５２は、画像データ２１０と画像データ２１２とを連結した連結データから特徴量を算出し、画像データ２１２と画像データ２１４とを連結した連結データから特徴量を算出する。

制御部５２は、画像データ２１０と画像データ２１２とを連結して算出した特徴量、ならびに画像データ２１２と画像データ２１４とを連結して算出した特徴量のそれぞれと、辞書データ記憶部６０に記憶されている連結辞書データ６２との類似度を算出する。

制御部５２は、画像データ２１０と画像データ２１２との組合せ、画像データ２１２と画像データ２１４との組合せで算出した類似度が所定の閾値以上であるか否かを判定する。類似度が所定の閾値以上であれば、該当する画像データの組合せのうち対象物データを対象物と識別する。

［２−２．効果］
第２実施形態では、連結辞書データ６２は周辺辞書データと対象物辞書データとを連結したものであるから、第１実施形態の効果（１）、（２）と同等の効果を得ることができる。

［３．第３実施形態］
［３−１．第１実施形態との相違点］
第３実施形態では、対象物の周辺の環境として、対象物を取り囲む周辺の領域ではなく、対象物から離れた対象物の周辺の異なる領域の環境を採用し、この採用した領域のデータを周辺データとして環境データから抽出している点が第１実施形態と異なっている。

つまり、環境データから周辺データとして抽出するデータ領域と周辺辞書データの内容とが第１実施形態と異なっている。その他の対象物識別装置の構成は、図１に示す対象物識別装置１０と実質的に同一である。

図８に示すように、例えば第１実施形態の図５に示す画像データ２１０を対象物データとしたときに、画像データ２１０と同じ倍率の環境データから、対象物から撮像方向に向かって右側に離れた対象物の周辺の異なる領域の環境を表わす画像データ２２０を周辺データとして使用する。

制御部１２は、画像データ２１０の特徴量と対象物辞書データ２４とを比較して類似度１を算出し、画像データ２２０の特徴量と周辺辞書データ２２とを比較して類似度２を算出する。そして、制御部１２は、類似度１と類似度２とを合わせた類似度３が所定の閾値以上であれば、対象物データとして抽出した画像データ２１０を対象物と識別する。

対象物と異なる領域の環境を表わす周辺データとして、図８に示すように、対象物である車両から離れて対象物と重ならない領域を採用してもよいし、対象物と隣接するか、あるいは対象物と一部重複する領域を採用してもよい。

図８に示す画像データ２２０を周辺データとして採用する場合、周辺辞書データ２２は、対象物から離れた対象物の周辺の異なる領域の環境として周辺データを識別するための辞書データとして生成される。周辺辞書データ２２は、第１実施形態のように対象物辞書データ２４とは独立して生成されてもよいし、第２実施形態のように対象物辞書データと連結して生成されてもよい。

対象物辞書データ２４と周辺辞書データ２２とを連結して連結辞書データを生成する場合、第２実施形態と同様に、画像データ２１０と画像データ２２０とを連結した連結データから特徴量を算出し、この特徴量と連結辞書データとの類似度を算出する。

［３−２．効果］
第３実施形態では、第１実施形態の効果（２）と同等の効果を得ることができる。
［４．他の実施形態］
（１）第１、第２実施形態では、周辺辞書データ２２と対象物辞書データ２４、あるいは周辺辞書データと対象物辞書データとが連結された連結辞書データ６２を使用して対象物を識別した。これに対し、周辺辞書データ２２だけを使用して周辺データと周辺辞書データ２２との類似度を算出して対象物を識別してもよい。

（２）第１実施形態において、周辺辞書データ２２が比較対象とする画像領域の大きさと対象物辞書データ２４が比較対象とする画像領域の大きさとは異なっていてもよい。また、第２実施形態においても、制御部１２が周辺データと対象物データとして抽出する画像領域の大きさは異なっていてもよい。

（３）上記実施形態では、カメラ１００が撮像した画像データを環境データとして取得し、画像データから特定の対象物を識別した。これに対し、レーザレーダ１０２が検出する車両周辺の物体の距離および位置のデータを環境データとして取得し、この環境データから特定の対象物を識別してもよい。

（４）上記実施形態における一つの構成要素が有する機能を複数の構成要素として分散させたり、複数の構成要素が有する機能を一つの構成要素に統合させたりしてもよい。また、上記実施形態の構成の少なくとも一部を、同様の機能を有する公知の構成に置き換えてもよい。また、上記実施形態の構成の一部を省略してもよい。また、上記実施形態の構成の少なくとも一部を、他の上記実施形態の構成に対して付加または置換してもよい。尚、特許請求の範囲に記載した文言のみによって特定される技術思想に含まれるあらゆる態様が本発明の実施形態である。

（５）上述した対象物識別装置の他、当該対象物識別装置を構成要素とする運転支援システム、当該対象物識別装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム、このプログラムを記録した記録媒体、対象物識別方法、運転支援システムを搭載した車両など、種々の形態で本発明を実現することもできる。

２、４：運転支援システム、１０、５０：対象物識別装置、１２、５２：制御部、２０、６０：辞書データ記憶部、２２：周辺辞書データ（辞書データ）、２４：対象物辞書データ（辞書データ）、３０：運転支援装置、４０：制御対象、６２：連結辞書データ（辞書データ）、１００：カメラ、１０２：レーザレーダ、１１０：車両、２００、２０２、２０４：画像データ（倍率データ）、２１０、２１２：画像データ（対象物データ）、２１２、２１４、２２０：画像データ（周辺データ）

Claims

車両（１１０）の周辺の環境を表わす環境データを取得するデータ取得手段（Ｓ４００）と、
前記データ取得手段が取得する前記環境データから、特定の対象物および前記対象物の周辺の環境と想定される対象物周辺データ（２１２、２１４）と、前記対象物と想定される対象物データ（２１０、２１２）とを順次抽出するデータ抽出手段（Ｓ４０４）と、
前記データ抽出手段が抽出する前記対象物周辺データを前記対象物および前記対象物の周辺の環境として識別するための対象物周辺辞書データ（２２）と、前記データ抽出手段が抽出する前記対象物データを前記対象物として識別するための対象物辞書データ（２４）とをそれぞれ独立して記憶している辞書データ記憶部（２０）と、
前記辞書データ記憶部に記憶されている前記対象物周辺辞書データと前記対象物周辺データとの類似度と、前記辞書データ記憶部に記憶されている前記対象物辞書データと前記対象物データとの類似度とに基づいて前記対象物を識別する識別手段（Ｓ４０８、Ｓ４１０）と、
を備えることを特徴とする対象物識別装置（１０）。
車両（１１０）の周辺の環境を表わす環境データを取得するデータ取得手段（Ｓ４００）と、
前記データ取得手段が取得する前記環境データから、特定の対象物および前記対象物の周辺の環境と想定される対象物周辺データと前記対象物と想定される対象物データとを順次抽出するデータ抽出手段（Ｓ４０４）と、
前記データ抽出手段が抽出する前記対象物周辺データと前記対象物データとを連結した連結データから前記対象物を識別するための辞書データ（６２）を記憶している辞書データ記憶部（６０）と、
前記辞書データ記憶部に記憶されている前記辞書データと前記連結データとの類似度に基づいて前記対象物を識別する識別手段（Ｓ４０８、Ｓ４１０）と、
を備えることを特徴とする対象物識別装置（５０）。
請求項２に記載の対象物識別装置であって、
前記辞書データは、前記対象物周辺データと前記対象物データとの特徴量を連結して生成されている、
ことを特徴とする対象物識別装置。
請求項１から３のいずれか一項に記載の対象物識別装置であって、
前記環境データに対し拡大および縮小の少なくともいずれか一方を実行し、前記環境データを含む倍率の異なる複数の倍率データ（２００、２０２、２０４）を生成するデータ生成手段（Ｓ４０２）を備え、
前記データ抽出手段は、前記データ生成手段が生成する前記倍率データのうち、前記対象物データを抽出する前記倍率データよりも倍率の小さい前記倍率データから前記対象物周辺データを抽出する、
ことを特徴とする対象物識別装置。
請求項４に記載の対象物識別装置であって、
前記データ抽出手段は、前記対象物データを抽出する前記倍率データよりも倍率の小さい前記倍率データから前記対象物データと同じ大きさの前記対象物周辺データを抽出し、
前記識別手段は、今回の識別タイミングで使用される前記対象物周辺データを他の識別タイミングにおける前記対象物データとして使用し、今回の識別タイミングで使用される前記対象物データを他の識別タイミングにおける前記対象物周辺データとして使用する、
ことを特徴とする対象物識別装置。
車両（１１０）の周辺の環境を表わす環境データを取得するデータ取得手段（Ｓ４００）と、
前記データ取得手段が取得する前記環境データから特定の対象物と想定される対象物データ（２１０）と、前記対象物データとは異なる前記環境データの領域から前記対象物の周辺の環境と想定される周辺データ（２２０）とを順次抽出するデータ抽出手段（Ｓ４０４）と、
前記データ抽出手段が抽出する前記周辺データを前記対象物の周辺の環境として識別するための周辺辞書データ（２２）と、前記データ抽出手段が抽出する前記対象物データを前記対象物として識別するための対象物辞書データ（２４）とをそれぞれ独立して記憶している辞書データ記憶部（２０）と、
前記辞書データ記憶部に記憶されている前記周辺辞書データと前記周辺データとの類似度と、前記辞書データ記憶部に記憶されている前記対象物辞書データと前記対象物データとの類似度とに基づいて前記対象物を識別する識別手段（Ｓ４０８、Ｓ４１０）と、
を備えることを特徴とする対象物識別装置（１０）。
車両（１１０）の周辺の環境を表わす環境データを取得するデータ取得手段（Ｓ４００）と、
前記データ取得手段が取得する前記環境データから特定の対象物と想定される対象物データ（２１０）と、前記対象物データとは異なる前記環境データの領域から前記対象物の周辺の環境と想定される周辺データ（２２０）とを順次抽出するデータ抽出手段（Ｓ４０４）と、
前記データ抽出手段が抽出する前記周辺データと前記対象物データとを連結した連結データから前記対象物を識別するための辞書データ（６２）を記憶している辞書データ記憶部（６０）と、
前記辞書データ記憶部に記憶されている前記辞書データと前記連結データとの類似度に基づいて前記対象物を識別する識別手段（Ｓ４０８、Ｓ４１０）と、
を備えることを特徴とする対象物識別装置（５０）。
請求項７に記載の対象物識別装置であって、
前記辞書データは、前記周辺データと前記対象物データとの特徴量を連結して生成されている、
ことを特徴とする対象物識別装置。
請求項１から８のいずれか一項に記載の対象物識別装置（１０、５０）と、
前記対象物識別装置が識別する前記対象物と車両との衝突を回避するか、あるいは衝突による被害を軽減するための運転支援制御を実行する運転支援装置（３０）と、
を備えることを特徴とする運転支援システム（２、４）。
請求項９に記載の運転支援システムと、
前記運転支援装置により制御され、前記対象物と車両との衝突を回避するか、あるいは衝突による被害を軽減する運転支援を実行する制御対象（４０）と、
を備えることを特徴とする車両（１１０）。
車両の周辺の環境を表わす環境データを取得するデータ取得ステップ（Ｓ４００）と、
前記データ取得ステップで取得される前記環境データから、特定の対象物および前記対象物の周辺の環境と想定される対象物周辺データと前記対象物と想定される対象物データとを順次抽出するデータ抽出ステップ（Ｓ４０４）と、
前記データ抽出ステップで抽出される前記対象物周辺データを前記対象物および前記対象物の周辺の環境として識別するための対象物周辺辞書データと前記対象物周辺データとの類似度と、前記データ抽出ステップで抽出される前記対象物データを前記対象物として識別するための対象物辞書データと前記対象物データとの類似度とに基づいて前記対象物を識別する識別ステップ（Ｓ４０８、Ｓ４１０）と、
を備えることを特徴とする対象物識別方法。
車両の周辺の環境を表わす環境データを取得するデータ取得ステップ（Ｓ４００）と、
前記データ取得ステップで取得される前記環境データから、特定の対象物および前記対象物の周辺の環境と想定される対象物周辺データと前記対象物と想定される対象物データとを順次抽出するデータ抽出ステップ（Ｓ４０４）と、
前記データ抽出ステップで抽出される前記対象物周辺データと前記対象物データとを連結した連結データから前記対象物を識別するための辞書データと前記連結データとの類似度に基づいて前記対象物を識別する識別ステップ（Ｓ４０８、Ｓ４１０）と、
を備えることを特徴とする対象物識別方法。
車両の周辺の環境を表わす環境データを取得するデータ取得ステップ（Ｓ４００）と、
前記データ取得ステップで取得される前記環境データから特定の対象物と想定される対象物データと、前記対象物データとは異なる前記環境データの領域から前記対象物の周辺の環境と想定される周辺データとを順次抽出するデータ抽出ステップ（Ｓ４０４）と、
前記データ抽出ステップで抽出される前記周辺データを前記対象物および前記対象物の周辺の環境として識別するための周辺辞書データと前記周辺データとの類似度と、前記データ抽出ステップで抽出される前記対象物データを前記対象物として識別するための対象物辞書データと前記対象物データとの類似度とに基づいて前記対象物を識別する識別ステップ（Ｓ４０８、Ｓ４１０）と、
を備えることを特徴とする対象物識別方法。
車両の周辺の環境を表わす環境データを取得するデータ取得ステップ（Ｓ４００）と、
前記データ取得ステップで取得される前記環境データから特定の対象物と想定される対象物データと、前記対象物データとは異なる前記環境データの領域から前記対象物の周辺の環境と想定される周辺データとを順次抽出するデータ抽出ステップ（Ｓ４０４）と、
前記データ抽出ステップで抽出される前記周辺データと前記対象物データとを連結した連結データと、前記連結データから前記対象物を識別するための辞書データとの類似度に基づいて前記対象物を識別する識別ステップ（Ｓ４０８、Ｓ４１０）と、
を備えることを特徴とする対象物識別方法。