JP6413957B2 - ピッチング判定装置 - Google Patents

Description

本発明は、車両の上下方向への傾きを表すピッチングの発生の可能性を判定するピッチング判定装置に関する。

レーザレーダを用いて検出対象となる物体を識別する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１２−２２１４５６号公報

しかしながら、上記特許文献１の技術では、ピッチングが発生すると物体を識別するための特徴量が変化し、物体の識別精度が低下するという問題点があった。物体の識別精度の低下を抑制するためには、ピッチングを検出するセンサを用いて別途ピッチングを測定すればよいが、構成が煩雑になる。

そこで、このような問題点を鑑み、レーザレーダを用いて検出対象となる物体を識別する技術において、車両のピッチングの発生の可能性を判定できるようにすることを本発明の目的とする。

本発明のピッチング判定装置において、位置データ取得手段は、物体を検出する検出領域を予め水平方向および鉛直方向に格子状に区分した照射領域毎にレーザ光を照射し、それぞれの照射領域にてレーザ光の反射光を受光することで得られるそれぞれの位置データを取得する。また、物体抽出手段は、位置データのうちの近接するものをグループ化し、該グループ化したものを物体として抽出する。

そして、ライン数カウント手段は、位置データのうちの水平方向に並ぶ複数の位置データを１本のラインとして、物体に含まれるライン数をカウントする。また、ライン数変化監視手段は、位置データの取得、物体の抽出、およびライン数のカウント、を繰り返し実施させ、物体に含まれるライン数の変化を監視する。

そして、ピッチング可能性出力手段は、物体に含まれるライン数が減少すると、ピッチングが発生した可能性がある旨を出力する。
すなわち、いわゆるレーザレーダによって物体を検出する構成において、物体を検出してから物体が検出領域から外れて検出されなくなるまでの間に、物体に接近するにつれて物体は大きく検出されるようになる。この際、ピッチングがない場合、物体に含まれるライン数は徐々に増加するが減少することはない。そこで、本発明では、物体に含まれるライン数が減少すると、ピッチングが発生した可能性がある旨を出力するようにしている。

このようなピッチング判定装置によれば、別途センサを用いることなく、レーザ光の反射光に基づく位置データだけを用いて車両のピッチングの発生の可能性を判定することができる。

なお、各請求項の記載は、可能な限りにおいて任意に組み合わせることができる。この際、一部構成を除外してもよい。

本発明が適用された走行安全装置１の概略構成を示すブロック図である。 制御部１０のＣＰＵ１１が実行する走行安全処理を示すフローチャートである。 走行安全処理のうちのライン変化検出処理を示すフローチャートである。 時刻ｔ−１において検出されるラインの一例を示す側面図である。 時刻ｔにおいて上方向にピッチングが発生した際に検出されるラインの一例を示す側面図である。 時刻ｔにおいて下方向にピッチングが発生した際に検出されるラインの一例を示す側面図である。 走行安全処理のうちの隠れ判定処理を示すフローチャートである。 地面付近に他のクラスタ１１０が検出される例を示す側面図である。 空中に他のクラスタ１２０が検出される例を示す側面図である。 第１実施形態のピッチ量推定処理を示すフローチャートである。 ピッチ推定角度αの概念を示す側面図である。 点群データの位置補正の概念を示す説明図である。 クラスタ高さを非固定とする際のスライス特徴を示す説明図である。 クラスタ高さを固定とする際のスライス特徴を示す説明図である。 第２実施形態のピッチ量推定処理を示すフローチャートである。 クラスタの最大高さzmaxの変化を示す模式図である。 クラスタの最大高さzmaxの変化の一例を示すグラフである。 第２実施形態のピッチ量推定処理のうちの上向きピッチ角度算出処理を示すフローチャートである。 ピッチ推定角度を求める際に利用するパラメータを示す側面図である。 第２実施形態のピッチ量推定処理のうちの下向きピッチ角度算出処理を示すフローチャートである。 第１変形例の隠れ判定処理を示すフローチャートである。 第１変形例において対象物体の横幅の変化の一例を示す平面図である。 変形例において物体位置判定処理を示すフローチャートである。 変形例において対象物体の端点とその他物体の端点との角度における変化の一例を示す平面図である。 第２変形例の隠れ判定処理を示すフローチャートである。 第２変形例において対象物体の横幅の変化の一例を示す平面図である。 第３変形例の隠れ判定処理を示すフローチャートである。 第３変形例において対象物体の横幅の変化の一例を示す平面図である。 第４変形例の隠れ判定処理を示すフローチャートである。 第５変形例において位置データを補完する処理の一例を示す説明図（その１）である。 第５変形例において位置データを補完する処理の一例を示す説明図（その２）である。 第６変形例において隠れ可能性判定処理を示すフローチャートである。 第６変形例において対象物体の端点とその他物体の端点との角度の一例を示す平面図である。 第７変形例において制御部１０のＣＰＵ１１が実行する走行安全処理を示すフローチャートである。

以下に本発明にかかる実施の形態を図面と共に説明する。
［第１実施形態］
［本実施形態の構成］
本実施形態の走行安全装置１は、例えば乗用車等の車両に搭載されており、自車両が障害物等の物体と衝突することを抑制する走行安全機能を備えている。走行安全機能としては、レーザレーダ２１で物体を検出しつつ車両の上下方向の傾き（ピッチング）の量であるピッチ量を推定する機能、物体の種別および物体までの距離を求める機能を含む。

詳細には、走行安全装置１は、図１に示すように、制御部１０と、レーザレーダ２１と、表示部３１と、警報部３２と、作動指示部３３とを備えている。
レーザレーダ２１は、発光部２２および受光部２３を備えた周知のレーザレーダとして構成されている。レーザレーダ２１は、車両の進行方向のうちの車両が通過する可能性がある領域を、物体を検出する検出領域とする。そして、レーザレーダ２１の発光部２２は、この検出領域を予め水平方向および鉛直方向に格子状に区分した多数の照射領域として設定し、これらの照射領域毎にレーザ光を照射する。レーザレーダ２１の受光部２３は、それぞれの照射領域にて得られるレーザ光の反射光を受光する。そして、レーザレーダ２１は、照射領域の方向と反射光が得られたタイミングとに従って、レーザ光を反射した物体が存在する位置を位置データとして出力する。

表示部３１は、制御部１０からの指令に従って車両の乗員に警告等を行うための画像を表示させる。警報部３２は、制御部１０からの指令に従って車両の乗員に警報を行うための警報音等を発する。

作動指示部３３は、車両が物体に衝突しそうなときに、制御部１０からの指令に従って、車両のブレーキやステアリングに指示を出し、物体との衝突を回避するための作動を実施させる。

制御部１０は、ＣＰＵ１１と、ＲＯＭ、ＲＡＭ等のメモリ１２とを備えた周知のコンピュータとして構成されている。ＣＰＵ１１は、メモリ１２に格納されたプログラムに従って、以下に示す走行安全処理等の各種処理を実行する。

［本実施形態の処理］
このように構成された走行安全装置１において、制御部１０は、図２に示す走行安全処理を実施する。走行安全処理は、例えば車両の電源が投入されると開始される処理であり、その後、一定周期毎に繰り返し実施される処理である。

走行安全処理では、図２に示すように、まず、点群データを取得する（Ｓ１１０）。ここで、点群データとは、レーザレーダ２１にて得られた各照射領域における位置データの集合を示す。

続いて、クラスタリングを行う（Ｓ１２０）。この処理では、ある位置データにて示される位置と他の位置データにて示される位置と距離が予め設定された基準距離よりも近接するものをグループ化し、グループ化したものをクラスタ（物体）として抽出する。

そして、トラッキングを行う（Ｓ１３０）。この処理では、最新の点群データと１周期前に取得された点群データとを用いて、クラスタを追跡する処理である。具体的には、例えば、カルマンフィルタやパーティクルフィルタ等を用いて、クラスタの移動状態を監視し、移動の前後において大きさや形状が類似するクラスタを同じ物体を表すものとして追跡するよう設定する。特に、本処理では、車両に接近するクラスタを該当クラスタとして追跡し、車両から遠ざかるクラスタについては該当クラスタからは除外する。

続いて、ライン変化検出処理を実施する（Ｓ１４０）。ライン変化検出処理は、格子状に区分した多数の照射領域のうちの水平方向に並ぶものをラインとして、クラスタに含まれるライン数の変化を観察することによってピッチングが発生した可能性を判定する処理である。

ライン変化検出処理では、図３に示すように、まず、時刻ｔ−１のライン数が２本以上あるか否かを判定する（Ｓ３１０）。ここで、本処理では、本処理が実施されている時刻をｔと表記し、１周期前に本処理が実施されたときの時刻をｔ−１と表記している。

例えば、図４に示す例では、時刻ｔ−１において、物体（この場合は歩行者）にライン２とライン３とに対応するレーザ光が照射され、その反射光が検出されたため、クラスタとして認識されたことを示している。このように、このクラスタには、ライン２とライン３とが含まれており、これらのラインを注目ラインとして設定する（Ｓ３２０）。

続いて、注目ラインのうちの最も高い位置にあるラインを表すiTopおよび最も低い位置にあるラインを表すiBottomを算出する（Ｓ３３０）。例えば、図４に示す例では、iTop
は３であり、iBottomは２である。

続いて、時刻ｔにおいて、時刻ｔ−１におけるiTopおよびiBottomが存在するか否かを
判定する（Ｓ３４０）。例えば、時刻ｔにおいて、図５に示す例では、ライン１およびライン２が検出されており、iTopであるライン３が検出されていないことになる。

iTopおよびiBottomが存在すれば（Ｓ３４０：ＹＥＳ）、ピッチングが発生している可
能性が低いものとして、ライン変化検出処理を終了する。また、iTopまたはiBottomが存
在していなければ（Ｓ３４０：ＮＯ）、ピッチングが発生している可能性が高い旨を示すピッチング可能性フラグをセットする（Ｓ３５０）。

続いて、減少ライン位置をメモリ１２において記録させる（Ｓ３６０）。減少ライン位置とは、時刻ｔ−１において検出されたラインのうちの、時刻ｔにおいて検出されなかったラインを示す。図４および図５に示す例では、時刻ｔ−１においてはクラスタにライン２，３が検出され、時刻ｔにおいてはクラスタにライン１，２が検出されたため、減少ライン位置としてライン３がメモリ１２に記録される。

図５に示す例は、上向きにピッチングが発生した例を示すが、図６に示すように、下向きにピッチングが発生することもある。図６に示す例では、時刻ｔにおいてクラスタにライン３のみが検出されている。この場合には、減少ライン位置としてライン２が記録されることになる。

このような処理が終了すると、ライン変化検出処理を終了する。
続いて、図２に戻り、隠れ判定処理を実施する（Ｓ１５０）。隠れ判定処理は、該当のクラスタが他のクラスタの陰に隠れているか否かを判定する処理である。この処理は、特開２０１４−１６７７０２号公報にて類似の処理が記載されているため、詳細な説明を省略し、概略を簡単に説明する。

隠れ判定処理では、図７に示すように、まず、減少ラインのビーム番号を算出する（Ｓ４１０）。ここで、各レーザ光を照射する照射領域のそれぞれには位置を示す番号が付されており、例えば左端の照射領域の番号を１とし、右端の照射領域に向かって順に番号が大きくなるよう設定されている。これら照射領域の番号をビーム番号と呼ぶ。

そして、減少ラインはクラスタを構成するライン、つまり複数の位置データであるため、複数のビーム番号が対応付けられている。この処理では、これらのビーム番号を算出する。

続いて、減少ラインを構成するビーム番号が、追跡の対象となった該当クラスタ以外の他のクラスタに存在するか否かを判定する（Ｓ４２０）。減少ラインを構成するビーム番号が他のクラスタに存在していなければ（Ｓ４２０：ＮＯ）、隠れ判定処理を終了する。

また、減少ラインを構成するビーム番号が他のクラスタに存在していれば（Ｓ４２０：ＹＥＳ）、減少ラインを構成するビーム番号に対応する座標（距離）を算出する（Ｓ４３０）。そして、他のクラスタと該当クラスタとの位置関係を判定する（Ｓ４４０）。

他のクラスタが該当クラスタよりも手前に存在していれば（Ｓ４４０：ＹＥＳ）、該当クラスタの少なくとも一部が他のクラスタに隠れているため、減少ラインが検出されたものと判定する。このため、ピッチングフラグを解除し（Ｓ４５０）、隠れ判定処理を終了する。

また、他のクラスタが該当クラスタよりも手前に存在していなければ（Ｓ４４０：ＮＯ）、直ちに隠れ判定処理を終了する。この処理では、例えば、図８に示すように、該当ク
ラスタ１００の手前の地面付近に他のクラスタ１１０が検出された場合、iBottomが存在
しないと判定されるが、この際、ピッチングフラグを解除することでピッチングの誤判定を抑制することができる。また、図９に示すように、該当クラスタ１００の手前の空中に他のクラスタ１２０が検出された場合、iTopが存在しないと判定されるが、この際においても、ピッチングフラグを解除することでピッチングの誤判定を抑制することができる。

続いて、図２に戻り、ピッチ量推定処理を実施する（Ｓ１６０）。この処理では、ライン変化量に基づいてある程度のピッチ量を予測する処理である。また、この処理は、ピッチングフラグがセットされている際に実施され、ピッチングフラグが解除されている状態では実施が省略される。また、時刻ｔにおいて、時刻ｔ−１におけるiTopおよびiBottom
の両方が検出されなかった場合にも実施が省略される。

ピッチ量推定処理では、図１０に示すように、まず、ピッチ方向を判定する（Ｓ５１０）。時刻ｔにおいて時刻ｔ−１におけるiTopが検出されなかった場合には、ピッチ方向が上向きであると判定し、時刻ｔにおいて時刻ｔ−１におけるiBottomが検出されなかった
場合には、ピッチ方向が下向きであると判定する。

ピッチ方向が上向きであれば（Ｓ５１０：ＹＥＳ）、時刻ｔ−１におけるiTopに対応するラインを選択する（Ｓ５２０）。Ｓ５２０が実施された場合、後述するＳ５６０の処理にて、このラインの下側に位置するラインを上から順に選択する。

また、ピッチ方向が下向きであれば（Ｓ５１０：ＮＯ）、時刻ｔ−１におけるiBottom
が対応するラインを選択する（Ｓ５３０）。Ｓ５３０が実施された場合、後述するＳ５６０の処理にて、このラインの上側に位置するラインを下から順に選択する。

続いて、選択したラインにクラスタの測距点が存在するか否かを判定する（Ｓ５４０）。選択したラインにクラスタの測距点が存在しなければ（Ｓ５４０：ＮＯ）、減少ライン数Ｎ（初期値０）をインクリメントする（Ｓ５５０）。そして、次のラインを選択し（Ｓ５６０）、Ｓ５４０の処理に戻る。

また、選択したラインにクラスタの測距点が存在すれば（Ｓ５４０：ＹＥＳ）、減少ライン数に応じた角度を算出する（Ｓ５７０）。この処理では、図１１に示すように、求めたいピッチ推定角度αとし、各ライン間の角度θとすると、下記式によってピッチ推定角度αの範囲を求めることができる。

すなわち、各ライン間の角度θが小さいほど、ピッチ推定角度αをより高精度に求めることができるといえる。例えば、ピッチ推定角度αはこの範囲の中央値に設定される。
このような処理が終了すると、ピッチ量推定処理を終了する。

続いて、図２に戻り、点群データが示す位置を補正する（Ｓ１７０）。この処理では、図１２（Ａ）に示すような点群データが得られた場合、ピッチ方向を加味して、ピッチ推定角度α分だけ点群データの位置を補正する。例えば、上方向へのピッチングが発生した場合には、図１２（Ｂ）に示すように、点群データ（全ての位置データ）をピッチ推定角度α分だけ上方向に移動させる。

また、隠れ判定処理で、他のクラスタに該当クラスタが隠れたと判定された場合には、他のクラスタに隠されたと予想される位置データを補完する。位置データを補完する際には、例えば、他のクラスタに隠される１周期前の該当クラスタの大きさおよび形状を用いて、不足する位置データをクラスタのデータに加える。

続いて、クラスタの特徴量を抽出する（Ｓ２１０）。クラスタの特徴量として、例えば、スライス特徴量を抽出する。スライス特徴では、評価対象領域に含まれる評価点群を高さ方向に等分割して算出する。

この際には、同一物体であるが出力される高さが異なると抽出される特徴量も変化する。例えば、図１３（Ａ）に示すように、出力補正前の点群に対してスライス特徴を算出すると、ブロック４が０になるのに対し、出力補正後はブロック５が０となる。このように抽出される特徴量が異なると対象物を識別する際の精度に影響を与える。

ピッチングによるクラスタの高さの変化を抑制し、正しく認識できるようにすることで、算出される特徴量のロバスト性が向上し識別性能向上が見込める。
なお、図１４（Ａ）および図１４（Ｂ）に示すように、評価対象領域の高さを固定して分割した場合でも、クラスタの高さが異なると割り当てられるブロックも異なり特徴量が変化することが分かる。このように評価対象領域の高さを固定する場合においても、ピッチングによりクラスタの高さを誤って検出すると、安定した特徴量を算出する事ができなくなるといえる。

本実施形態の手法はスライス特徴によらずその他の特徴量、例えばクラスタの高さ、一定の大きさのボックスに含まれる点群のヒストグラム等、高さ情報を含む特徴量を検出する構成において有効な手法である。

続いて、物体種別の識別を実施する（Ｓ２２０）。この処理では、周知の識別手法を用いて物体種別を識別する。例えば、パターンマッチング、ＳＶＭ（support vector machine）、Ababoost(Adaptive Boosting)等の識別器を用いることができる。この処理までを
実施することで、どのような種別の物体が、どの位置に、どのような方向で移動しているかを認識できることになる。

続いて、警報を実施するか否かを判定する（Ｓ２４０）。この処理では、車両が該当クラスタに対応する物体と衝突する確率を物体との相対速度や相対距離に基づいて判定し、衝突する確率がある第１閾値以上であれば警報を行う必要があると判定する。

また、衝突の回避制御を実施する必要があるか否かを判定する（Ｓ２５０）。この処理では、車両と物体とが衝突する確率が第１閾値よりも高い値に設定された第２閾値以上であれば回避制御を実施する必要があると判定する。

続いて、警報または回避制御の必要があると判定されたか否かを判定する（Ｓ２６０）。警報または回避制御の必要があれば（Ｓ２６０：ＹＥＳ）、警報または回避制御をするための指令を表示部３１、警報部３２、作動指示部３３のうちの必要な個所に送信し（Ｓ２７０）、走行安全処理を終了する。

また、警報または回避制御の必要がなければ（Ｓ２６０：ＮＯ）、走行安全処理を終了する。
［本実施形態による効果］
以上のように詳述した走行安全装置１において制御部１０は、物体を検出する検出領域を予め水平方向および鉛直方向に格子状に区分した照射領域毎にレーザ光を照射し、それ
ぞれの照射領域にてレーザ光の反射光を受光することで得られるそれぞれの位置データを取得する。また、制御部１０は、位置データのうちの近接するものをグループ化し、該グループ化したものを物体（クラスタ）として抽出する。

そして、制御部１０は、位置データのうちの水平方向に並ぶ複数の位置データを１本のラインとして、物体に含まれるライン数をカウントする。また、制御部１０は、位置データの取得、物体の抽出、およびライン数のカウント、を繰り返し実施させ、物体に含まれるライン数の変化を監視する。

そして、制御部１０は、物体に含まれるライン数が減少すると、ピッチングが発生した可能性がある旨を出力する。
すなわち、走行安全装置１においては、いわゆるレーザレーダによって物体を検出する構成とされているため、物体を検出してから物体が検出領域から外れて検出されなくなるまでの間に、物体に接近するにつれて物体が大きく検出されるようになる。この際、ピッチングがない場合、物体に含まれるライン数は徐々に増加するが減少することはない。そこで、本実施形態の走行安全装置１においては、物体に含まれるライン数が減少すると、ピッチングが発生した可能性がある旨を出力するようにしている。

このような走行安全装置１によれば、別途センサを用いることなく、レーザ光の反射光に基づく位置データだけを用いて車両のピッチングの発生の可能性を判定することができる。

また、上記の走行安全装置１において制御部１０は、物体についての位置を追跡し、物体の位置の追跡結果を用いて、接近している物体についてのみ、ピッチングが発生した可能性がある旨を出力する。

このような走行安全装置１によれば、遠ざかる物体に基づいてピッチングが発生した可能性がある旨が出力されることを抑制することができる。
なお、本構成の記載には、接近している物体についてのみライン数の監視をする構成、全ての物体についてライン数の監視を行い、ライン数が減少したもののうちの接近している物体についてのみにピッチングの可能性を出力する構成、の両方を含む。

また、上記の走行安全装置１において制御部１０は、物体において複数のラインが認識された状態からライン数が減少した場合に、何れのラインが減少したかを特定する。そして、減少したと特定されたラインに物体の上端を示すラインが含まれている場合に、上側へのピッチングが発生した可能性がある旨を出力する。また、減少したと特定されたラインに物体の下端を示すラインが含まれている場合に、下側へのピッチングが発生した可能性がある旨を出力する。

このような走行安全装置１よれば、減少したラインを特定するので、ピッチングが発生した方向を推定することができる。
また、上記の走行安全装置１において制御部１０は、減少したライン数に応じてピッチング量を推定し、ピッチングが発生した可能性がある旨として、ピッチング量を含む情報を出力する。

このような走行安全装置１よれば、減少したライン数に応じてピッチング量を推定するので、レーザ光の反射光に基づく位置データだけを用いてピッチング量を推定し出力することができる。

また、上記の走行安全装置１において制御部１０は、ピッチング量に応じて位置データ
を補正する。
このような走行安全装置１よれば、ピッチングが発生したと推定される場合に、演算したピッチング量に応じて位置データを補正することができる。よって、位置データを用いた処理（例えば、物体認識処理等）を精度よく実施することができる。

また、上記の走行安全装置１において制御部１０は、物体に含まれるライン数が減少した場合において、減少したラインに対応する位置に別の物体が存在するか否かを判定し、別の物体が存在する場合に、ピッチングが発生した可能性がある旨を出力することを禁止する。

このような走行安全装置１よれば、ライン数が減少した物体が別の物体に隠れたことを認識し、この物体が別の物体に隠れた場合には、ピッチングが発生した可能性がある旨を出力しないようにする。よって、ピッチング発生の誤検出を抑制することができる。

また、上記の走行安全装置１において制御部１０は、位置データおよびピッチングが発生した可能性がある旨を利用して、物体の種別を識別する。
このような走行安全装置１よれば、ピッチング発生の可能性を加味して物体の種別を識別することができる。つまり、ピッチングによって一時的に物体の上部や下部が欠けたり、物体の大きさが変化したりすることを予測することができる。よって、物体の種別を精度よく識別することができる。

［第２実施形態］
次に、別形態の走行安全装置２について説明する。本実施形態（第２実施形態）では、第１実施形態の走行安全装置１と異なる箇所のみを詳述し、第１実施形態の走行安全装置１と同様の箇所については、同一の符号を付して説明を省略する。

第２実施形態の走行安全装置２では、図１０にて示した処理に代えて、図１５以下に示すピッチ量推定処理を実施する。第２実施形態のピッチ量推定処理では、図１５に示すように、まず、認識されたクラスタの１つを選択する（Ｓ６１０）。

続いて、ピッチ方向についての判定を行う（Ｓ６２０）。この処理では、時刻ｔにおいて検出されなくなったラインの位置に応じてピッチ方向を特定する。ピッチ方向が上向きであれば（Ｓ６２０：ＹＥＳ）、時刻ｔにおけるiTopおよびtheoritical_iTopを算出する（Ｓ６５０）。

ここで、本処理に先立って、各クラスタの最大検出高さzmaxを検出しておく。最大検出高さzmaxは、図１６に示すように、車両がクラスタとなる物体に接近する際に、最も上側に検出されるライン（iTop）にて特定されるクラスタの位置の最大値を示す。クラスタの検出高さ（ｚ軸）は、図１７に示すように、物体までの距離（y軸）が小さくなると、始
めは大きくなり、その後、再び小さくなる傾向がある。

この際の最大値を最大検出高さzmaxとして記録しておく。なお、最大検出高さzmaxを求める際には、ピッチングが発生しているときの値や、検出高さが急激に変化したときの値等の異常値は採用しない。

Ｓ６５０の処理において、theoritical_iTopは、iTopとして検出されるラインの理論値を示す。theoritical_iTopは、クラスタの最大検出高さzmax、クラスタまでの距離、レーザ光の照射高さ、およびレーザ光の照射方向を用いて求めることができる。

続いて、時刻ｔにおいて検出された全てのクラスタを選択したか否かを判定する（Ｓ６
６０）。何れかのクラスタを選択していなければ（Ｓ６６０：ＮＯ）、未選択の次のクラスタを選択し（Ｓ６７０）、Ｓ６５０の処理に戻る。

また、全てのクラスタを選択していれば（Ｓ６６０：ＹＥＳ）、iTopとtheoritical_iTopとが一致するクラスタ（「クラスタＡ」とする。）と、iTopとtheoritical_iTopとが一致しないクラスタ（「クラスタＢ」とする。）とが存在するか否かを判定する（Ｓ６８０）。Ｓ６８０の処理で肯定判定されれば（Ｓ６８０：ＹＥＳ）、後述する上向きピッチ角度算出処理を実施し（Ｓ６９０）、ピッチ量推定処理を終了する。また、Ｓ６８０の処理で否定判定されれば（Ｓ６８０：ＮＯ）、直ちにピッチ量推定処理を終了する。

ところで、Ｓ６２０の処理にて、ピッチ方向が下向きであれば（Ｓ６２０：ＮＯ）、時刻ｔにおけるiBottomおよびtheoritical_iBottomを算出する（Ｓ７５０）。theoritical_iBottomは、iBottomとして検出されるラインの理論値を示す。また、theoritical_iBottomは、地面高さ、クラスタまでの距離、レーザ光の照射高さ、およびレーザ光の照射方向
を用いて求めることができる。

続いて、時刻ｔにおいて検出された全てのクラスタを選択したか否かを判定する（Ｓ７６０）。何れかのクラスタを選択していなければ（Ｓ７６０：ＮＯ）、未選択の次のクラスタを選択し（Ｓ７７０）、Ｓ７５０の処理に戻る。

また、全てのクラスタを選択していれば（Ｓ７６０：ＹＥＳ）、iBottomとtheoritical_iBottomとが一致するクラスタ（「クラスタＡ」とする。）と、iBottomとtheoritical_iBottomとが一致しないクラスタ（「クラスタＢ」とする。）とが存在するか否かを判定する（Ｓ７８０）。Ｓ７８０の処理で肯定判定されれば（Ｓ７８０：ＹＥＳ）、後述する下向きピッチ角度算出処理を実施し（Ｓ７９０）、ピッチ量推定処理を終了する。また、Ｓ７８０の処理で否定判定されれば（Ｓ７８０：ＮＯ）、直ちにピッチ量推定処理を終了する。

次に、上向きピッチ角度算出処理について図１８を用いて説明する。ここで、iTopとtheoritical_iTopとが一致するクラスタＡと、iTopとtheoritical_iTopとが一致しないクラスタＢとが存在する場合、クラスタＡおよびＢまでの距離が既知であるため、ピッチ角θを仮想的に変更すると、クラスタＡについてiTopとtheoritical_iTopとが一致し、かつクラスタＢについてiTopとtheoritical_iTopとが一致しない角度範囲を探すことができるはずである。

そこで、上向きピッチ角度算出処理では、ピッチ角θを仮想的に変更しつつ、そのときのiTopに従って求められる理論的なレーザ光の照射位置の高さＨと、クラスタの最大検出高さzmaxとを比較し、これらの大小関係に基づいてピッチ角を推定する。

すなわち、上向きピッチ角度算出処理では、図１８に示すように、まず、クラスタＡを選択する（Ｓ８１０）。続いて、ピッチ角θを仮に０と設定する（Ｓ８２０）。そして、設定されたピッチ角の際のレーザ光の照射位置の高さＨを求める（Ｓ８３０）。

ここで、図１９に示すように、各パラメータを設定する。すなわち、クラスタまでの距離ｌ、レーザ光の照射高さｈ、レーザ光の照射方向φ（路面に平行な面に対する角度）、と設定する。そして、仮のピッチ角θとすると、設定されたピッチ角の際のレーザ光の照射位置の高さＨは、次式で求めることができる。

続いて、選択しているクラスタについてのレーザ光の照射位置の高さＨと最大検出高さzmaxとを比較する（Ｓ８４０）。レーザ光の照射位置の高さＨが最大検出高さzmax以下であれば（Ｓ８４０：ＮＯ）、ピッチ角θを任意の刻み幅Δθ分だけ上向きに加算し（Ｓ８５０）、Ｓ８３０の処理に戻る。

また、レーザ光の照射位置の高さＨが最大検出高さzmaxよりも大きければ（Ｓ８４０：ＹＥＳ）、このときのピッチ角θをこのクラスタについての最終ピッチ角θENDとする（
Ｓ９１０）。続いて、クラスタＢを選択したか否かを判定する（Ｓ９２０）。

クラスタＢが未選択であれば（Ｓ９２０：ＮＯ）、クラスタＢを選択し（Ｓ９３０）、クラスタＢについて、Ｓ８２０以下の処理を実施する。また、クラスタＢが選択済みであれば（Ｓ９２０：ＹＥＳ）、クラスタＡについての最終ピッチ角θENDとクラスタＢにつ
いての最終ピッチ角θENDとを比較する（Ｓ９４０）。

クラスタＡの最終ピッチ角θENDがクラスタＢの最終ピッチ角θENDよりも大きければ、推定ピッチ角を確定する（Ｓ９５０）。つまり、クラスタＢの最終ピッチ角θEND以上、
クラスタＡの最終ピッチ角θEND未満の範囲内の任意の値を推定ピッチ角とする。このよ
うな処理が終了すると、上向きピッチ角度算出処理を終了する。

また、Ｓ９４０の処理にて、クラスタＡの最終ピッチ角θENDがクラスタＢの最終ピッ
チ角θEND以下であれば（Ｓ９４０：ＮＯ）、直ちに上向きピッチ角度算出処理を終了す
る。

次に、下向きピッチ角度算出処理について図２０を用いて説明する。下向きピッチ角度算出処理では、ピッチ角θを仮想的に変更しつつ、そのときのiBottomに従って求められ
る理論的なレーザ光の照射位置の高さＨと、地面の高さ（Ｈ＝０）とを比較し、これらの大小関係に基づいてピッチ角を推定する。

下向きピッチ角度算出処理は、図２０に示すように、まず、前述の上向きピッチ角度算出処理と同様に、Ｓ８１０〜Ｓ８３０の処理を実施する。
続いて、レーザ光の照射位置の高さＨと地面の高さとを比較する（Ｓ８８０）。レーザ光の照射位置の高さＨが地面の高さ以上であれば（Ｓ８８０：ＮＯ）、前述のＳ８５０の処理に移行する。ただし、本処理では、ピッチ角θを任意の刻み幅Δθ分だけ下向きに加算する。

また、レーザ光の照射位置の高さＨが地面の高さ未満であれば（Ｓ８８０：ＹＥＳ）、Ｓ９１０以下の処理を実施する。
上記の走行安全装置２において制御部１０は、同時に抽出された複数の物体の最大検出高さをそれぞれ抽出し、複数の物体が抽出された場合に、それぞれの物体についてのライン数の変化を監視する。そして、制御部１０は、複数の物体までの距離と複数の物体の最大検出高さとに基づいて、車両にピッチングが発生したと仮定したときに、複数の物体についての減少したライン数と一致するピッチング量の範囲を演算することによってピッチング量を推定する。

このような走行安全装置２よれば、ピッチング量をより高精度に範囲として求めること
ができる。
［その他の実施形態］
本発明は、上記の実施形態によって何ら限定して解釈されない。また、上記の実施形態の説明で用いる符号を特許請求の範囲にも適宜使用しているが、各請求項に係る発明の理解を容易にする目的で使用しており、各請求項に係る発明の技術的範囲を限定する意図ではない。上記実施形態における１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１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、課題を解決できる限りにおいて省略してもよい。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又は置換してもよい。なお、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。

上述した走行安全装置１，２の他、当該走行安全装置１，２を構成要素とするシステム、当該走行安全装置１，２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媒体、走行安全方法など、種々の形態で本発明を実現することもできる。

例えば、上記実施形態においては、説明を簡単にするために、車両から射出されるレーザ光のライン数を３ラインとして説明したが、これよりも多数のライン数を有してもよい。

また、上記の実施形態においては、一部の説明において追跡の対象となる該当クラスタが１の場合について説明したが、該当クラスタは複数であってもよい。この場合、該当クラスタ毎に、対応する処理を実施すればよい。

また、上記実施形態において隠れ判定処理では、該当クラスタが他のクラスタに隠されていると判定した場合にピッチングが発生していないものとして取り扱ったが、後述する走行安全装置３のように、隠れ判定処理では、該当クラスタが他のクラスタに隠されているか否かを判定するに留めてもよい。

この場合、物体種別の識別を行う処理（Ｓ２２０）においては、該当クラスタが他のクラスタに隠されているか否かについての判定結果を利用して処理を行うとよい。例えば、該当クラスタが他のクラスタに隠されている場合には、過去における物体の識別結果を利用したり、後述するように点群位置補正の処理（Ｓ１７０）にて位置情報を補完する場合には補完後の位置情報を用いて物体を識別すればよい。

例えば、走行安全装置３において隠れ判定処理（Ｓ１５０）では、例えば、図２１に示すような第１変形例の処理を実施することができる。なお、隠れ判定処理では、認識されたクラスタを検出対象となる対象物体として順に選択することによって、各クラスタについて処理を実施するとともに、対象物体以外のクラスタをその他物体としてそれぞれのその他物体との間で処理を行う。

また、隠れ判定処理では、対象物体を１つ決めた場合にそれ以外の全てのその他物体との間で隠れ判定を行う。ただし、以下に説明する隠れ判定処理では、説明を簡単にするため、ある対象物体について、その他物体のうちの１つとの関係にて処理を行う場合について説明する。また、対象物体の横幅を検出する処理についてはライン毎に実施されるが、説明を簡単にするため、あるラインについて処理を行う構成のみを説明する。

図２１に示す隠れ判定処理では、まず、対象物体の横幅Width(t)を算出する（Ｓ１０１０）。この処理では、図２２に示すように、例えば、このクラスタについての水平方向の位置データ（測距点）の数、位置データ間の角度、位置データまでの距離（例えば複数の位置データまでの距離の平均値）を利用して、クラスタの横幅を算出する。

続いて、現在の横幅Width(t)をメモリ１２にて保存し（Ｓ１０２０）、物体位置判定処理を実施する（Ｓ１０３０）。物体位置判定処理は、対象物体とは異なる他のクラスタであるその他物体と、対象物体との位置関係を判定する処理である。

物体位置判定処理では、図２３に示すように、まず、対象物体の座標、およびその他物体の座標を算出する（Ｓ１１１０）。この処理では、例えば、各クラスタについての位置データの中央や重心等の任意の代表点をこのクラスタを示す座標とする。

続いて、その他物体と対象物体との位置関係について判定する（Ｓ１１２０）。この処理では、対象物体とその他物体との距離を比較することにより判定を行う。その他物体が対象物体よりも奥（自車両から見て相対的に遠い場所）に位置していれば（Ｓ１１２０：ＮＯ）、対象物体がその他物体に隠されていることはないものとして、物体位置判定処理を終了する。

また、その他物体が対象物体よりも手前（自車両から見て相対的に近い場所）に位置していれば（Ｓ１１２０：ＹＥＳ）、対象物体およびその他物体の端点の位置を算出する（Ｓ１１３０）。ここで、端点の位置とは、図２４に示すように、各クラスタについての位置データのうちの、位置関係の比較対象となる他のクラスタ（対象物体またはその他物体）に最も近い点を示す。すなわち、図２４（Ａ）に示す対象物体において端点の位置は、その他物体に最も近い左端の位置データとなり、その他物体において端点の位置は、対象物体に最も近い右端の位置データとなる。なお、図２４（Ｂ）に示すように、対象物体がその他物体に隠されている場合においても同様に判定を行えばよい。

続いて、これらの各端点同士がなす角を求める（Ｓ１１４０）。ここでのなす角は、図２４に示すように、θ（ｔ）（ｔは時刻）で表される。続いて、現在のなす角θ（ｔ）および各クラスタの座標をメモリ１２に保存する（Ｓ１１５０）。

そして、現在のなす角θ（ｔ）と予め設定された閾値Ｔｈとを比較するとともに、ｎ秒前におけるなす角θ（ｔ−ｎ）と現在のなす角θ（ｔ）とを比較する（Ｓ１１６０）。ここで、閾値Ｔｈは、対象物体とその他物体とが重なって検出されている可能性があるか否かを判定するための値であり、例えば、隣接する位置データ間の角度の１〜３倍程度の値に設定される。また、ｎ秒前についてのｎの値は、例えば比較対象とする数フレーム前の位置データを取得した時刻を示す値等、任意の値に設定される。

現在のなす角θ（ｔ）が閾値Ｔｈ以下であり、ｎ秒前のなす角θ（ｔ−ｎ）が現在のなす角θ（ｔ）よりも大きい場合（Ｓ１１６０：ＹＥＳ）、対象物体がその他物体に隠されている可能性が比較的高い旨を示す隠れ可能性フラグProbOc(t)を立てる（Ｓ１１７０）。すなわち、ProbOc(t)をtrueにセットする。

なお、初期状態等、ProbOc(t)がtrueでないときには、ProbOc(t)はfalseにセットされているものとする。このような処理が終了すると、物体位置判定処理を終了する。
また、現在のなす角θ（ｔ）が閾値Ｔｈ以上、またはｎ秒前のなす角θ（ｔ−ｎ）が現在のなす角θ（ｔ）以下である場合（Ｓ１１６０：ＮＯ）、対象物体がその他物体に隠されていることはないものとして、物体位置判定処理を終了する。

続いて、図２１に戻り、現在の隠れ可能性フラグProbOc(t)の状態を判定する（Ｓ１０４０）。現在の隠れ可能性フラグProbOc(t)がfalseであれば（Ｓ１０４０：ＮＯ）、対象物体がその他物体に隠されていると確定できないものとして、隠れ判定処理を終了する。また、現在の隠れ可能性フラグProbOc(t)がtrueであれば（Ｓ１０４０：ＹＥＳ）、ｎ秒前の隠れ可能性フラグProbOc(t-n)の状態、および対象物体の横幅の変化態様を判定する（Ｓ１０５０）。

ｎ秒前の隠れ可能性フラグProbOc(t-n)がtrueであるか、ｎ秒前の対象物体の横幅Width(t-n)が現在の対象物体の横幅Width(t)以下である場合には（Ｓ１０５０：ＮＯ）、隠れ判定処理を終了する。

ｎ秒前の隠れ可能性フラグProbOc(t-n)がfalseであり、かつｎ秒前の対象物体の横幅Width(t-n)が現在の対象物体の横幅Width(t)よりも大きい場合には（Ｓ１０５０：ＹＥＳ）、対象物体がその他物体に隠されている旨を示す隠れフラグOcclusion(t)をtrueにセットし（Ｓ１０６０）、隠れ判定処理を終了する。この場合、対象物体がその他物体に隠されていると確定される。

なお、隠れフラグOcclusion(t)は、前述の隠れ可能性フラグProbOc(t)が立てられる場合よりも、対象物体がその他物体に隠されている可能性が高い旨を示す。また、隠れフラグOcclusion(t)においても初期状態等、隠れフラグOcclusion(t)がtrueでないときには、Occlusion(t)はfalseにセットされているものとする。

すなわち、上記第１変形例の走行安全装置３において制御部１０は、対象物体が他の物体に隠されているか否かを判定し、対象物体がその他物体に隠されているか否かを加味して対象物体の種別を識別する。

このような走行安全装置３によれば、対象物体がその他物体に隠されているか否かを加味するので、対象物体の形状や大きさが検出されたものと異なる可能性があることを考慮して対象物体の種別を識別することができる。

上記第１変形例の走行安全装置３において制御部１０は、対象物体の形状が小さく変化した際に、対象物体がその他物体に隠されたものと判定する。
このような第１変形例の走行安全装置３によれば、対象物体の形状の変化を観察することによって対象物体がその他物体に隠されたか否かを判定することができる。

上記第１変形例の走行安全装置３において制御部１０は、車両から対象物体までを結ぶ仮想的な直線と、車両から対象物体よりも近いその他物体までを結ぶ仮想的な直線となす角を求め、なす角が基準角度以下であり、かつ時間の経過に伴ってなす角がより小さく変化した際に、物体が他の物体に隠されたものと判定する。

このような第１変形例の走行安全装置３によれば、対象物体までの角度を用いてより精度よく対象物体がその他物体に隠されたか否かを判定することができる。
また、上記の走行安全装置３においては、図２５に示すように、第２変形例の隠れ判定処理を実施してもよい。図２５に示す第２変形例の隠れ判定処理では、前述のＳ１０１０の処理に続いて、各クラスタの横幅の最大値をメモリ１２に保存する（Ｓ１２１０）。この処理では、現在の横幅Width(t)とメモリ１２内に保存された最大横幅MaxWidthとを比較し、現在の横幅Width(t)が最大横幅MaxWidthを超える場合に、現在の横幅Width(t)を最大横幅MaxWidthとしてメモリ１２において上書きして保存する。

続いて、Ｓ１０３０，Ｓ１０４０の処理を実施し、Ｓ１０４０にて肯定判定された場合には、現在の横幅Width(t)と最大横幅MaxWidthとを比較する（Ｓ１２２０）。この処理では、図２６に示すように、時系列に従ってクラスタの横幅が変化する場合において、クラスタの横幅の変化を監視し、最大横幅を保存してこの値と現在のクラスタの横幅とを比較することによって対象物体の横幅が小さく変化したことを検出する。

ここで、対象物体の横幅は、本来不変であるはずであるが、その他物体に隠される場合には横幅が変化する。そこで、本実施形態では、横幅が変化した場合において対象物体がより隠される方向に変化した場合に、対象物体がその他物体に隠されたものとする。

現在の横幅Width(t)が最大横幅MaxWidthと同値であれば（Ｓ１２２０：ＮＯ）、隠れ判定処理を終了する。また、現在の横幅Width(t)が最大横幅MaxWidthよりも小さければ（Ｓ１２２０：ＹＥＳ）、Ｓ１０６０の処理を実施し、その後、隠れ判定処理を終了する。

すなわち、上記第２変形例の走行安全装置３において制御部１０は、対象物体の横幅の変化を監視し、最大となったときの横幅を最大横幅として記録し、最大横幅に対して対象物体の横幅が減少した際に、対象物体がその他物体に隠されたものと判定する。

このような第２変形例の走行安全装置３によれば、対象物体がその他物体に隠され続けているときであっても対象物体がその他物体に隠されたか否かを判定することができる。
また、上記の走行安全装置３においては、図２７に示す第３変形例の隠れ判定処理を実施してもよい。図２７に示す第３変形例の隠れ判定処理では、前述のＳ１０５０の処理にて肯定判定された場合に、隠れ度合いを算出する（Ｓ１２６０）。

この処理では、図２８に示すように、時系列に従って同一の対象物体の横幅が変化する場合に、ｎ秒前の横幅や最大横幅に対する現在の横幅の変化量を隠れ度合いOcclusion_Sizeとする。例えば、ｎ秒前の横幅を利用する場合、Width(t-n)- Width(t)をOcclusion_Sizeとする。

続いて、Ｓ１０６０の処理を実施し、その後、隠れ判定処理を終了する。このような走行安全装置３においても、上記実施形態の構成と概ね同様の効果を享受できる。
また、上記の走行安全装置３においては、図２９に示す第４変形例の隠れ判定処理を実施してもよい。図２９に示す第４変形例の隠れ判定処理では、第１変形例から第３変形例にて示した処理を組み合わせて実施する。

すなわち、図２９に示すように、前述のＳ１０１０，Ｓ１２１０，Ｓ１０３０，Ｓ１０４０，Ｓ１２２０，Ｓ１２６０，Ｓ１０６０の処理を順に実施する。このようにしても、上記実施形態の構成と概ね同様の効果を享受できる。

また、上記実施形態においては、以下に述べる第５変形例の点群位置補正の処理（Ｓ１７０）にて位置情報を補完してもよい。この場合には、例えば、前述のＳ１２６０の処理にて、その他物体に隠された領域を推定する。Ｓ１２６０の処理にて、隠された位置データの個数についてはOcclusion_Sizeとして推定できているため、本変形例の場合のＳ１２６０の処理では、加えて、隠された位置データが存在する方向を特定する。このようにするのは、Occlusion_Sizeと、隠された場所（位置データ）とを特定することで位置データの補間が可能になるためである。

この際、対象物体から見てその他物体が存在する方向を隠された位置データが存在する方向とする。そして、この対象物体において位置データが減少した旨のOcclusion_Sizeが得られた場合に、隠された位置データが存在する方向に、減少した位置データの数だけ位置データを補完する。

また、図３０に示すように、ライン１においてはビーム番号１〜７までの全てについて位置データが存在するが、ライン２およびライン３においてはビーム番号６，７のみ位置データが存在するような場合、全てのラインにおいてビーム番号１〜７まで位置データが存在するものと推定してもよい。

すなわち、図３１（Ａ）に示すように、隠れのない状態では、全てのラインにおいてビーム番号１〜７まで位置データが存在するはずであるため、図３１（Ｂ）に示すように、Ｓ１７０の処理では、ライン２およびライン３においてビーム番号１〜５の位置データを補完する。

すると、対象物体の形状は、位置データの補完前には図３１（Ｂ）のハッチング部位５１にて示す形状と認識されていたものが、白抜き部位５２が保管されることになる。その後の識別（Ｓ２２０）の処理では、これらハッチング部位５１と白抜き部位５２とを合わせた全体５３として形状が認識されることになる。

このように、上記第５変形例の走行安全装置３において制御部１０は、対象物体がその他物体に隠されている場合に、対象物体のうちの隠れている部位を表す隠れ部位を推定し、隠れ部位を対象物体の位置データとして補完する。

このような第５変形例の走行安全装置３によれば、その他物体に隠されることにより欠落した対象物体の位置データを補完することができるので、より精度よく対象物体を識別することができる。

なお、走行安全処理を繰り返し実施している際に、新たなクラスタが認識された場合には、このクラスタを対象物体として、前述の隠れ判定処理に換えて、図３２に示すように、第６変形例における隠れ可能性判定処理を実施してもよい。隠れ可能性判定処理は、対象物体とその他物体との位置関係を用いて対象物体がその他物体に隠されている可能性が比較的高いか否かを判定する処理である。

隠れ可能性判定処理では、図３２に示すように、まず、対象物体およびその他物体の座標を算出する（Ｓ１３１０）。
続いて、その他物体と対象物体との位置関係について判定する（Ｓ１３２０）。その他物体が対象物体よりも奥に存在してれば（Ｓ１３２０：ＮＯ）、隠れ可能性判定処理を終了する。その他物体が対象物体よりも手前に存在していれば（Ｓ１３２０：ＹＥＳ）、対象物体およびその他物体の端点を算出する（Ｓ１３３０）。この処理は、前述のＳ１１３０と同様の処理である。

続いて、端点同士のなす角θを算出する（Ｓ１３４０）。そして、現在のなす角θ（ｔ）および各クラスタの座標をメモリ１２に保存する（Ｓ１３５０）。続いて、現在のなす角θ（ｔ）と予め設定された閾値Ｔｈとを比較する（Ｓ１３６０）。すなわち、図３３に示すように、対象物体およびその他物体の端点のなす角θ（ｔ）のみを用いて、対象物体がその他物体に隠されているか否かを判定する。現在のなす角θ（ｔ）が閾値Ｔｈよりも大きければ（Ｓ１３６０：ＮＯ）、隠れ可能性判定処理を終了する。

また、現在のなす角θ（ｔ）が閾値Ｔｈ以下であれば（Ｓ１３６０：ＹＥＳ）、対象物体がその他物体に隠されている可能性が比較的高い旨を示す隠れ可能性フラグProbOc_F(t)をtrueにセットし（Ｓ１３７０）、隠れ可能性判定処理を終了する。なお、隠れ可能性フラグProbOc_F(t)においても初期状態等、隠れ可能性フラグProbOc_F(t)がtrueでないときには、ProbOc_F(t)はfalseにセットされているものとする。

このような第６変形例の構成においても、上記実施形態と概ね同様の効果を享受することができる。
また、上記実施形態においては、ピッチ量に拘わらず処理を続行したが、ピッチ量がある基準値以上となった場合には、物体を識別する精度が低下する虞があるため、走行安全処理を中断してもよい。

具体的には、例えば図３４に示すような第７変形例の走行安全処理を実施するとよい。すなわち、図３４に示す走行安全処理では、Ｓ１６０の処理後、Ｓ１６０の処理で得られたピッチ量を推定ピッチ角として取得し（Ｓ１４１０）、この推定ピッチ角と予め設定されたピッチ角についての閾値と比較する（Ｓ１４２０）。ここでの閾値は、対象物体の識別精度を担保するために設定されるものであり、対象物体が良好に識別できる程度のピッチング量の値が実験的に設定される。

推定ピッチ角が閾値未満であれば（Ｓ１４２０：ＮＯ）、Ｓ１７０以下の処理を実施する。また、推定ピッチ角が閾値以上であれば（Ｓ１４２０：ＹＥＳ）、処理を中断してＳ１１０の処理に戻る。

すなわち、上記第７変形例の走行安全装置３において制御部１０は、車両におけるピッチング量を取得し、隠れ判定処理による判定結果によらず、ピッチング量が予め設定された基準ピッチング量以上である場合に、対象物体の種別を識別することを禁止する。なお、対象物体がその他物体に隠されたものと判定され、かつ、ピッチング量が予め設定された基準ピッチング量以上である場合にも、対象物体の種別を識別することを禁止する。

このような第７変形例の走行安全装置３によれば、ピッチング量が大きすぎて、対象物体の種別の識別精度が得られないと予想される場合には、種別の識別を禁止するので、種別を誤識別することによる悪影響が生じることを抑制することができる。

［実施形態の構成と本発明の手段との対応関係］
上記実施形態における制御部１０は、本発明でいうピッチング判定装置に相当する。また、制御部１０が実行する処理のうちのＳ１１０の処理は本発明でいう位置データ取得手段に相当し、上記実施形態におけるＳ１２０の処理は本発明でいう物体抽出手段に相当する。

さらに、上記実施形態におけるＳ１３０の処理は本発明でいう位置追跡手段に相当し、上記実施形態におけるＳ１６０の処理は本発明でいうピッチング量推定手段に相当する。また、上記実施形態におけるＳ１７０の処理は本発明でいう位置データ補正手段に相当し、上記実施形態におけるＳ２１０、Ｓ２２０の処理は本発明でいう物体識別手段に相当する。

さらに、上記実施形態におけるＳ３１０〜Ｓ３３０の処理は本発明でいうライン数カウント手段に相当し、上記実施形態におけるＳ３４０の処理は本発明でいうライン数変化監視手段に相当する。また、上記実施形態におけるＳ３５０の処理は本発明でいうピッチング可能性出力手段に相当し、上記実施形態におけるＳ３４０，Ｓ３６０の処理は本発明でいう減少ライン特定手段に相当する。

さらに、上記実施形態におけるＳ４１０、Ｓ４２０の処理は本発明でいう別物体判定手段に相当し、上記実施形態におけるＳ４５０の処理は本発明でいう出力禁止手段に相当する。また、上記実施形態におけるＳ６５０、Ｓ７５０の処理は本発明でいう最大検出高さ抽出手段に相当する。

また、上記実施形態おけるＳ１５０の処理は本発明でいう隠れ判定手段に相当し、上記実施形態におけるＳ１６０の処理は本発明でいうピッチング量取得手段に相当する。また、上記実施形態におけるＳ１７０の処理は本発明でいう位置データ補完手段に相当し、上記実施形態におけるＳ１１３０、Ｓ１１４０の処理は本発明でいう角度演算手段に相当する。

また、上記実施形態におけるＳ１２６０の処理は本発明でいう隠れ部位推定手段に相当し、上記実施形態におけるＳ１４２０の処理は本発明でいう識別禁止手段に相当する。

１，２…走行安全装置、１０…制御部、１１…ＣＰＵ、１２…メモリ、２１…レーザレ
ーダ、２２…発光部、２３…受光部、３１…表示部、３２…警報部、３３…作動指示部、１００，１１０，１２０…クラスタ。

Claims (14)

1. 車両に搭載され、該車両の上下方向への傾きを表すピッチングの発生の可能性を判定するピッチング判定装置（１０）であって、
   物体を検出する検出領域を予め水平方向および鉛直方向に格子状に区分した照射領域毎にレーザ光を照射し、それぞれの照射領域にて前記レーザ光の反射光を受光することで得られるそれぞれの位置データを取得する位置データ取得手段（Ｓ１１０）と、
   前記位置データのうちの近接するものをグループ化し、該グループ化したものを物体として抽出する物体抽出手段（Ｓ１２０）と、
   前記位置データのうちの前記水平方向に並ぶ複数の位置データを１本のラインとして、前記物体に含まれるライン数をカウントするライン数カウント手段（Ｓ１４０：Ｓ３１０〜Ｓ３３０）と、
   前記位置データ取得手段による位置データの取得、前記物体抽出手段による物体の抽出、および前記ライン数カウント手段によるライン数のカウント、を繰り返し実施させ、前記物体に含まれるライン数の変化を監視するライン数変化監視手段（Ｓ１４０：Ｓ３４０）と、
   前記物体に含まれるライン数が減少すると、前記ピッチングが発生した可能性がある旨を出力するピッチング可能性出力手段（Ｓ１４０：Ｓ３５０）と、
   を備えたことを特徴とするピッチング判定装置。
2. 請求項１に記載のピッチング判定装置において、
   前記物体についての位置を追跡する位置追跡手段（Ｓ１３０）、
   を備え、
   前記ピッチング可能性出力手段は、前記物体の位置の追跡結果を用いて、接近している物体についてのみ、前記ピッチングが発生した可能性がある旨を出力すること
   を特徴とするピッチング判定装置。
3. 請求項１または請求項２に記載のピッチング判定装置において、
   前記物体において複数のラインが認識された状態からライン数が減少した場合に、何れのラインが減少したかを特定する減少ライン特定手段（Ｓ３４０，Ｓ３６０）、
   を備え、
   前記ピッチング可能性出力手段は、減少したと特定されたラインに物体の上端を示すラインが含まれている場合に、上側へのピッチングが発生した可能性がある旨を出力し、減少したと特定されたラインに物体の下端を示すラインが含まれている場合に、下側へのピッチングが発生した可能性がある旨を出力すること
   を特徴とするピッチング判定装置。
4. 請求項１〜請求項３の何れか１項に記載のピッチング判定装置において、
   減少したライン数に応じてピッチング量を推定するピッチング量推定手段（Ｓ１６０）、
   を備え、
   前記ピッチング可能性出力手段は、前記ピッチングが発生した可能性がある旨として、前記ピッチング量を含む情報を出力すること
   を特徴とするピッチング判定装置。
5. 請求項４に記載のピッチング判定装置において、
   同時に抽出された複数の物体の最大検出高さをそれぞれ抽出する最大検出高さ抽出手段（Ｓ６５０、Ｓ７５０）、
   を備え、
   前記ライン数変化監視手段は、複数の物体が抽出された場合に、それぞれの物体につい
   てのライン数の変化を監視し、
   前記ピッチング量推定手段は、
   前記複数の物体までの距離と前記複数の物体の最大検出高さとに基づいて、車両にピッチングが発生したと仮定したときに、前記複数の物体についての減少したライン数と一致するピッチング量の範囲を演算することによって前記ピッチング量を推定すること
   を特徴とするピッチング判定装置。
6. 請求項４または請求項５に記載のピッチング判定装置において、
   前記ピッチング量に応じて前記位置データを補正する位置データ補正手段（Ｓ１７０）、
   を備えたことを特徴とするピッチング判定装置。
7. 請求項１〜請求項６の何れか１項に記載のピッチング判定装置において、
   前記物体に含まれるライン数が減少した場合において、該減少したラインに対応する位置に別の物体が存在するか否かを判定する別物体判定手段（Ｓ４１０、Ｓ４２０）と、
   前記別の物体が存在する場合に、前記ピッチング可能性出力手段が、前記ピッチングが発生した可能性がある旨を出力することを禁止する出力禁止手段（Ｓ４５０）と、
   を備えたことを特徴とするピッチング判定装置。
8. 請求項１〜請求項７の何れか１項に記載のピッチング判定装置において、
   前記位置データおよび前記ピッチングが発生した可能性がある旨を利用して、前記物体の種別を識別する物体識別手段（Ｓ２１０、Ｓ２２０）、
   を備えたことを特徴とするピッチング判定装置。
9. 請求項８に記載のピッチング判定装置において、
   前記物体が他の物体に隠されているか否かを判定する隠れ判定手段（Ｓ１５０）、
   を備え、
   前記物体識別手段は、前記物体が他の物体に隠されているか否かを加味して前記物体の種別を識別すること
   を特徴とするピッチング判定装置。
10. 請求項９に記載のピッチング判定装置において、
    前記物体が他の物体に隠されている場合に、前記物体のうちの隠れている部位を表す隠れ部位を推定する隠れ部位推定手段（Ｓ１２６０）と、
    前記隠れ部位を前記物体の位置データとして補完する位置データ補完手段（Ｓ１７０）と、
    を備えたことを特徴とするピッチング判定装置。
11. 請求項９または請求項１０に記載のピッチング判定装置において、
    前記隠れ判定手段は、前記物体の形状が小さく変化した際に、前記物体が他の物体に隠されたものと判定すること
    を特徴とするピッチング判定装置。
12. 請求項１１に記載のピッチング判定装置において、
    前記車両から前記物体までを結ぶ仮想的な直線と、前記車両から前記物体よりも近い他の物体までを結ぶ仮想的な直線となす角を求める角度演算手段（Ｓ１１３０、Ｓ１１４０）、を備え、
    前記隠れ判定手段は、前記なす角が基準角度以下であり、かつ前記なす角がより小さく変化した際に、前記物体が他の物体に隠されたものと判定すること
    を特徴とするピッチング判定装置。
13. 請求項１１または請求項１２に記載のピッチング判定装置において、
    前記隠れ判定手段は、前記物体の横幅の変化を監視し、最大となったときの横幅を最大横幅として記録し、前記最大横幅に対して物体の横幅が減少した際に、前記物体が他の物体に隠されたものと判定すること
    を特徴とするピッチング判定装置。
14. 請求項９〜請求項１３の何れか１項に記載のピッチング判定装置において、
    当該車両におけるピッチング量を取得するピッチング量取得手段（Ｓ１６０）と、
    前記物体が他の物体に隠されたものと判定され、かつ、前記ピッチング量が予め設定された基準ピッチング量以上である場合に、前記物体識別手段が前記物体の種別を識別することを禁止する識別禁止手段（Ｓ１４２０）と、
    を備えたことを特徴とするピッチング判定装置。