JP6555132B2 - Moving object detection device - Google Patents

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JP6555132B2 JP2016001701A JP2016001701A JP6555132B2 JP 6555132 B2 JP6555132 B2 JP 6555132B2 JP 2016001701 A JP2016001701 A JP 2016001701A JP 2016001701 A JP2016001701 A JP 2016001701A JP 6555132 B2 JP6555132 B2 JP 6555132B2
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Description

本発明は、移動物体検出装置に関する。   The present invention relates to a moving object detection apparatus.

従来、移動物体の検出に関する技術文献として、特開２００３−２７０３４８号公報が知られている。この公報には、レーダセンサにより計測された各計測点のうち互いに近接する計測点をグルーピング（クラスタリング）し、グルーピングした領域の形状や大きさから車両であるか道路構造物であるかを判定する方法が記載されている。   Conventionally, JP-A-2003-270348 is known as a technical document relating to detection of a moving object. In this publication, measurement points that are close to each other among the measurement points measured by the radar sensor are grouped (clustered), and it is determined whether the vehicle is a road structure or the shape and size of the grouped area. A method is described.

特開２００３−２７０３４８号公報JP 2003-270348 A

しかしながら、グルーピングした計測点の形状や大きさだけでは移動物体と静止物体を精度良く判別することは難しく、道路構造物を他車両と誤検出する可能性がある。このため、移動物体の検出の確信度を演算することが求められている。   However, it is difficult to accurately distinguish a moving object and a stationary object only from the shape and size of the grouped measurement points, and there is a possibility that a road structure is erroneously detected as another vehicle. For this reason, it is required to calculate the certainty of detection of a moving object.

そこで、本技術分野では、移動物体の検出の確信度を適切に演算することができる移動物体検出装置を提供することが望まれている。   Therefore, in this technical field, it is desired to provide a moving object detection apparatus that can appropriately calculate the certainty of detection of a moving object.

本発明は、車両に搭載されたレーダセンサの計測した計測点に基づいて、計測点のクラスタリングにより車両の周囲の移動物体を検出する移動物体検出装置であって、レーダセンサの計測した計測点に基づいて、移動物体の後方に移動物体の痕跡領域を設定する痕跡領域設定部と、痕跡領域におけるレーダセンサの計測点に基づいて、移動物体の検出の確信度を演算する確信度演算部と、を備え、確信度演算部は、痕跡領域にレーダセンサの計測点が存在する場合、痕跡領域にレーダセンサの計測点が存在しない場合と比べて、移動物体の検出の確信度を低い値として演算する。   The present invention relates to a moving object detection device that detects a moving object around a vehicle by clustering of measurement points based on measurement points measured by a radar sensor mounted on the vehicle, the measurement points measured by the radar sensor being Based on the trace area setting unit that sets the trace area of the moving object behind the moving object, and the certainty calculation unit that calculates the certainty of detection of the moving object based on the measurement points of the radar sensor in the trace area, The confidence factor calculation unit calculates the certainty of detection of moving objects when the radar sensor measurement point is present in the trace area as compared to when the radar sensor measurement point is not present in the trace area. To do.

本発明に係る移動物体検出装置においては、レーダセンサの計測した計測点に基づいて、車両の周囲に占有領域及び不可視領域を設定する領域設定部を更に備え、確信度演算部は、占有領域又は不可視領域が痕跡領域と重なる場合、占有領域又は不可視領域が痕跡領域と重ならない場合と比べて、移動物体の検出の確信度を低い値として演算してもよい。   The moving object detection device according to the present invention further includes an area setting unit that sets an occupied area and an invisible area around the vehicle based on the measurement points measured by the radar sensor, and the certainty factor calculating unit includes the occupied area or the invisible area. When the invisible area overlaps with the trace area, the certainty of detection of the moving object may be calculated as a lower value than when the occupied area or invisible area does not overlap with the trace area.

本発明によれば、移動物体の検出の確信度を適切に演算することができる。   According to the present invention, the certainty of detection of a moving object can be calculated appropriately.

第１の実施形態に係る移動物体検出装置を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the moving object detection apparatus which concerns on 1st Embodiment. （ａ）は、車両の前方に複数の計測点を計測した状況を示す平面図である。（ｂ）は、複数の計測点をクラスタリング（グループ化）した状況を示す平面図である。（ｃ）は、クラスタの移動を観測した状態を示す平面図である。（ｄ）は、移動物体として他車両を検出した状況を示す平面図である。(A) is a top view which shows the condition which measured the several measurement point ahead of the vehicle. (B) is a plan view showing a situation where a plurality of measurement points are clustered (grouped). (C) is a top view which shows the state which observed the movement of the cluster. (D) is a top view which shows the condition which detected the other vehicle as a moving object. （ａ）は、痕跡領域の一例を示す図である。（ｂ）は、痕跡領域の他の例を示す図である。（ｃ）は、痕跡領域の更に他の例を示す図である。(A) is a figure which shows an example of a trace area | region. (B) is a figure which shows the other example of a trace area | region. (C) is a figure which shows the further another example of a trace area | region. 移動物体の正検出の場合と誤検出の場合を説明するための平面図である。It is a top view for demonstrating the case of the positive detection of a moving object, and the case of a false detection. （ａ）は、正検出された他車両の痕跡領域スコアを示すグラフである。（ｂ）は、誤検出された他車両の痕跡領域スコアを示すグラフである。(A) is a graph which shows the trace area | region score of the other vehicle detected correctly. (B) is a graph which shows the trace area | region score of the other vehicle misdetected. 第１の実施形態に係る移動物体検出装置の制御を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows control of the moving object detection apparatus which concerns on 1st Embodiment. 第２の実施形態に係る移動物体検出装置を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the moving object detection apparatus which concerns on 2nd Embodiment. 占有領域及び不可視領域を説明するための平面図である。It is a top view for demonstrating an occupation area | region and an invisible area | region. （ａ）は、正検出された他車両について期待される占有領域及び不可視領域の状態を示す平面図である。（ｂ）は、正検出された他車両の周囲に設定された占有領域及び不可視領域の状態を示す平面図である。(A) is a top view which shows the state of the occupation area | region and invisible area | region expected about the other vehicle by which positive detection was carried out. (B) is a top view which shows the state of the occupation area | region and invisible area | region set around the other vehicle by which positive detection was carried out. （ａ）は、誤検出された他車両について期待される占有領域及び不可視領域の状態を示す平面図である。（ｂ）は、誤検出された他車両の周囲に設定された占有領域及び不可視領域の状態を示す平面図である。(A) is a top view which shows the state of the occupation area | region and invisible area | region expected about the misdetected other vehicle. (B) is a top view which shows the state of the occupation area | region and invisible area | region set around the misdetected other vehicle. 第２の実施形態に係る移動物体検出装置の制御を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows control of the moving object detection apparatus which concerns on 2nd Embodiment.

以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。なお、各図において同一又は相当部分には同一符号を付し、重複する説明を省略する。   Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. In addition, in each figure, the same code | symbol is attached | subjected to the same or an equivalent part, and the overlapping description is abbreviate | omitted.

［第１の実施形態］
図１に示すように、第１の実施形態に係る移動物体検出装置１は、乗用車等の車両に搭載され、車両の周囲の移動物体を検出する。移動物体とは、他車両（四輪車、二輪車）、自転車、歩行者等である。 [First Embodiment]
As shown in FIG. 1, a moving object detection device 1 according to the first embodiment is mounted on a vehicle such as a passenger car, and detects a moving object around the vehicle. The moving objects are other vehicles (four-wheeled vehicles, two-wheeled vehicles), bicycles, pedestrians, and the like.

〈第１の実施形態に係る移動物体検出装置の構成〉
図１に示すように、移動物体検出装置１は、装置を統括的に制御するＥＣＵ２を備えている。ＥＣＵ２は、ＣＰＵ[Central Processing Unit]、ＲＯＭ[Read Only Memory]、ＲＡＭ[Random Access Memory]、ＣＡＮ［Controller Area Network］通信回路等を有する電子制御ユニットである。ＥＣＵ２では、ＲＯＭに記憶されているプログラムをＲＡＭにロードし、ＲＡＭにロードされたプログラムをＣＰＵで実行することにより各種の機能を実現する。ＥＣＵ２は、複数の電子制御ユニットから構成されていてもよい。ＥＣＵ２は、レーダセンサ３と接続されている。 <Configuration of Moving Object Detection Device According to First Embodiment>
As shown in FIG. 1, the moving object detection device 1 includes an ECU 2 that controls the device in an integrated manner. The ECU 2 is an electronic control unit having a CPU [Central Processing Unit], a ROM [Read Only Memory], a RAM [Random Access Memory], a CAN [Controller Area Network] communication circuit, and the like. In the ECU 2, various functions are realized by loading a program stored in the ROM into the RAM and executing the program loaded in the RAM by the CPU. The ECU 2 may be composed of a plurality of electronic control units. The ECU 2 is connected to the radar sensor 3.

レーダセンサ３は、電波（例えばミリ波）又は光を利用して車両Ｍの周辺の計測点を計測するセンサである。レーダセンサ３は、例えば、電波を車両Ｍの周辺に送信し、物体に反射された電波を受信することで物体に関する計測点を検出する。レーダセンサ３は、計測された計測点の情報をＥＣＵ２へ送信する。   The radar sensor 3 is a sensor that measures measurement points around the vehicle M using radio waves (for example, millimeter waves) or light. For example, the radar sensor 3 detects a measurement point related to an object by transmitting a radio wave to the periphery of the vehicle M and receiving the radio wave reflected by the object. The radar sensor 3 transmits information on the measured measurement points to the ECU 2.

次に、ＥＣＵ２の機能的構成について説明する。ＥＣＵ２は、移動物体検出部１１、痕跡領域設定部１２、痕跡領域スコア計算部１３、及び確信度演算部１４を有している。   Next, the functional configuration of the ECU 2 will be described. The ECU 2 includes a moving object detection unit 11, a trace region setting unit 12, a trace region score calculation unit 13, and a certainty factor calculation unit 14.

移動物体検出部１１は、レーダセンサ３の計測した計測点に基づいて、車両の周囲の移動物体を検出する。移動物体検出部１１は、レーダセンサ３の計測した計測点に基づいてクラスタリング処理を行うことにより移動物体を検出する。   The moving object detection unit 11 detects a moving object around the vehicle based on the measurement points measured by the radar sensor 3. The moving object detection unit 11 detects a moving object by performing clustering processing based on the measurement points measured by the radar sensor 3.

ここで、図２（ａ）は、車両Ｍの前方に複数の計測点Ｐを計測した状況を示す平面図である。移動物体検出部１１は、レーダセンサ３の計測した複数の計測点Ｐを認識する。図２（ｂ）は、複数の計測点Ｐをクラスタリング（グループ化）した状況を示す平面図である。図２（ｂ）に、複数の計測点Ｐを包含するクラスタＮｉを示す。移動物体検出部１１は、車両Ｍから一定距離内に存在する複数の計測点Ｐについて、互いに近接する計測点ＰをひとまとめのクラスタＮｉとして設定するクラスタリング処理を行う。   Here, FIG. 2A is a plan view showing a situation where a plurality of measurement points P are measured in front of the vehicle M. FIG. The moving object detection unit 11 recognizes a plurality of measurement points P measured by the radar sensor 3. FIG. 2B is a plan view showing a situation where a plurality of measurement points P are clustered (grouped). FIG. 2B shows a cluster Ni including a plurality of measurement points P. The moving object detection unit 11 performs a clustering process for setting the measurement points P close to each other as a cluster Ni for a plurality of measurement points P existing within a certain distance from the vehicle M.

図２（ｃ）は、クラスタＮｉの移動を観測した状態を示す平面図である。移動物体検出部１１は、レーダセンサ３の計測した計測点Ｐの時間変化に基づいて、クラスタＮｉの移動を観測する。移動物体検出部１１は、ある時刻ｔにおけるクラスタＮｉに対して、時刻ｔ−１におけるクラスタと比較を行い、同一の移動物体から得られたクラスタであるか判定する対応付け処理を行う。移動物体検出部１１は、例えば、時刻ｔのクラスタＮｉと時刻ｔ−１におけるクラスタの距離が一定範囲内であったら同一の移動物体とみなして対応付ける。   FIG. 2C is a plan view showing a state where the movement of the cluster Ni is observed. The moving object detection unit 11 observes the movement of the cluster Ni based on the time change of the measurement point P measured by the radar sensor 3. The moving object detection unit 11 compares the cluster Ni at a certain time t with the cluster at the time t−1, and performs an association process for determining whether the cluster is obtained from the same moving object. For example, if the distance between the cluster Ni at the time t and the cluster at the time t−1 is within a certain range, the moving object detection unit 11 regards them as the same moving object and associates them.

図２（ｄ）は、移動物体として他車両Ｎを検出した状況を示す平面図である。移動物体検出部１１は、対応付けられたクラスタＮｉに基づいて周知の手法により他車両Ｎを検出する。移動物体検出部１１は、対応付けられたクラスタ同士の情報から、他車両Ｎ（追跡対象）の状態量（例えば、位置、速度、大きさ、向き等）を推定する。図２（ｄ）に示す矢印Ｖは、他車両Ｎの向き（移動方向）である。移動物体検出部１１は、レーダセンサの計測した計測点に基づいて、移動物体の検出及び移動物体の状態量の推定を周知の手法により行うことができる。   FIG. 2D is a plan view showing a situation where another vehicle N is detected as a moving object. The moving object detection unit 11 detects the other vehicle N by a known method based on the associated cluster Ni. The moving object detection unit 11 estimates the state quantity (for example, position, speed, size, direction, etc.) of the other vehicle N (tracking target) from the information of the associated clusters. An arrow V shown in FIG. 2D is the direction (movement direction) of the other vehicle N. Based on the measurement points measured by the radar sensor, the moving object detection unit 11 can detect the moving object and estimate the state quantity of the moving object by a known method.

痕跡領域設定部１２は、移動物体の痕跡領域を設定する。痕跡領域とは、移動物体の後方に設定される領域である。痕跡領域は、移動物体が所定時間内に通過したとみなすことのできる領域に相当する。   The trace area setting unit 12 sets a trace area of the moving object. The trace area is an area set behind the moving object. The trace area corresponds to an area where the moving object can be considered to have passed within a predetermined time.

図３（ａ）は、痕跡領域の一例を示す図である。図３（ａ）において、時刻毎の代表的な計測点Ｐｔ−１〜Ｐｔ−５、及び痕跡領域Ｆｔ−１〜Ｆｔ−５を示す。痕跡領域Ｆｔ−１〜Ｆｔ−５は、それぞれ時刻ｔ−１〜時刻ｔ−５における計測点である。痕跡領域設定部１２は、移動物体検出部１１の検出した過去の他車両Ｎの位置及び大きさに基づいて、時刻ｔ−１〜時刻ｔ−５において他車両Ｎが占めた領域を痕跡領域Ｆｔ−１〜Ｆｔ−５として設定する。 FIG. 3A is a diagram illustrating an example of a trace area. In FIG. 3A, representative measurement points P t-1 to P t-5 and trace areas F t-1 to F t-5 for each time are shown. The trace areas F t-1 to F t-5 are measurement points at time t-1 to time t-5, respectively. Based on the past position and size of the other vehicle N detected by the moving object detection unit 11, the trace region setting unit 12 displays the region occupied by the other vehicle N at time t-1 to time t-5 as the trace region F. Set as t-1 to Ft -5 .

図３（ｂ）は、痕跡領域の他の例を示す図である。図３（ｂ）に示すように、痕跡領域設定部１２は、他車両Ｎの後方に延びる直線状の領域を痕跡領域Ｆ１として設定してもよい。痕跡領域Ｆ１は、他車両Ｎから矢印Ｖと反対方向に延在する。痕跡領域Ｆ１の幅は、他車両Ｎの車幅と同じである。痕跡領域設定部１２は、時刻ｔにおける他車両Ｎの速度ｖｔに所定の時刻差分Δｔを乗じた長さの痕跡領域Ｆ１を設定する。図３（ｃ）は、痕跡領域の更に他の例を示す図である。図３（ｃ）に示すように、痕跡領域設定部１２は、他車両Ｎの速度に関わらず、他車両Ｎの後方に直線状に延びる一定の長さＣの痕跡領域Ｆ２を設定してもよい。 FIG. 3B is a diagram illustrating another example of the trace area. As shown in FIG. 3 (b), trace region setting unit 12 may set the linear region extending to the rear of the other vehicle N as trace area F 1. The trace area F 1 extends from the other vehicle N in the direction opposite to the arrow V. The width of trace area F 1 is the same as the vehicle width of the other vehicle N. The trace area setting unit 12 sets a trace area F1 having a length obtained by multiplying the speed v t of the other vehicle N at time t by a predetermined time difference Δt. FIG. 3C is a diagram showing still another example of the trace area. As shown in FIG. 3 (c), the trace area setting unit 12 sets a trace area F 2 having a certain length C extending linearly behind the other vehicle N regardless of the speed of the other vehicle N. Also good.

痕跡領域スコア計算部１３は、レーダセンサ３の計測した計測点Ｐと、痕跡領域設定部１２の設定した移動物体の痕跡領域とに基づいて、痕跡領域スコアを計算する。痕跡領域スコアとは、移動物体の検出の確信度を演算するために痕跡領域に与えられる評価値である。   The trace area score calculation unit 13 calculates a trace area score based on the measurement point P measured by the radar sensor 3 and the trace area of the moving object set by the trace area setting unit 12. The trace area score is an evaluation value given to the trace area in order to calculate the certainty of detection of the moving object.

痕跡領域スコア計算部１３は、移動物体の痕跡領域毎に痕跡領域スコアを計算する。同一の移動物体（他車両Ｎ）に関する痕跡領域Ｆｔ−１〜Ｆｔ−５は一つの痕跡領域として扱う。移動物体が所定時間内に通過したとみなすことのできる痕跡領域では他の物体が存在する可能性が低いと考えられることから、痕跡領域に計測点が存在する場合にはレーダセンサ３が誤検出している可能性があると言える。このため、痕跡領域スコア計算部１３は、例えば、移動物体の痕跡領域に計測点が存在する場合、痕跡領域に計測点が存在しない場合と比べて、痕跡領域スコアを高い値として計算する。これにより、痕跡領域スコアを用いて移動物体の検出の確信度を演算することが可能になる。 The trace area score calculation unit 13 calculates a trace area score for each trace area of the moving object. The trace areas F t-1 to F t-5 related to the same moving object (other vehicle N) are treated as one trace area. Since it is considered that there is a low possibility that another object exists in a trace area in which a moving object can be considered to have passed within a predetermined time, the radar sensor 3 erroneously detects when a measurement point exists in the trace area. It can be said that there is a possibility. For this reason, the trace area score calculation part 13 calculates a trace area score as a high value, for example, when a measurement point exists in the trace area of a moving object compared with the case where a measurement point does not exist in a trace area. This makes it possible to calculate the certainty of detection of the moving object using the trace area score.

ここで、図４及び図５を用いて痕跡領域スコアを説明する。図４は、移動物体の正検出の場合と誤検出の場合を説明するための平面図である。図４に、グリッドＧ、正検出（正しく検出）された他車両ＮＡ、他車両ＮＡの向きＶＡ、他車両ＮＡの痕跡領域ＦＡｔ−１〜ＦＡｔ−５、誤検出された他車両ＮＢ、他車両ＮＢの向きＶＢ、他車両ＮＢの痕跡領域ＦＢｔ−１〜ＦＢｔ−５を示す。グリッドＧは、平面視した車両Ｍの周囲を格子状に区切る区画線である。痕跡領域スコア計算部１３は、例えば、グリッドＧで区切られた領域毎に計測点Ｐの数をカウントする。 Here, the trace area score will be described with reference to FIGS. 4 and 5. FIG. 4 is a plan view for explaining the case of positive detection and the case of false detection of a moving object. In FIG. 4, the grid G, the other vehicle NA that has been correctly detected (correctly detected), the direction VA of the other vehicle NA, the trace areas FA t-1 to FA t-5 of the other vehicle NA, the other vehicle NB that has been erroneously detected, The direction VB of the other vehicle NB and the trace areas FB t-1 to FB t-5 of the other vehicle NB are shown. The grid G is a lane marking that divides the periphery of the vehicle M in a plan view. The trace area score calculation unit 13 counts the number of measurement points P for each area divided by the grid G, for example.

図４では、車両Ｍの両側に道路に沿って配置された壁が存在しており、壁に沿って計測点Ｐが計測されている。図４は、移動物体検出部１１が誤って壁を他車両ＮＢと検出してしまった状況を示している。図４において、正検出された他車両ＮＡの痕跡領域ＦＡｔ−１〜ＦＡｔ−５には、計測点Ｐが含まれない。一方で、誤検出された他車両ＮＢの痕跡領域ＦＢｔ−１〜ＦＢｔ−５には、多数の計測点Ｐ（壁に起因する計測点Ｐ）が含まれる。この場合、痕跡領域スコア計算部１３は、他車両ＮＡの痕跡領域ＦＡｔ−１〜ＦＡｔ−５に関する痕跡領域スコアと比べて、他車両ＮＢの痕跡領域ＦＢｔ−１〜ＦＢｔ−５に関する痕跡領域スコアを高い値として計算する。 In FIG. 4, there are walls arranged along the road on both sides of the vehicle M, and measurement points P are measured along the walls. FIG. 4 shows a situation where the moving object detection unit 11 mistakenly detects a wall as another vehicle NB. In FIG. 4, the measurement points P are not included in the trace areas FA t-1 to FA t-5 of the other vehicle NA that is positively detected. On the other hand, in the trace areas FB t-1 to FB t-5 of the mis-detected other vehicle NB, a large number of measurement points P (measurement points P due to walls) are included. In this case, the trace area score calculation unit 13 relates to the trace areas FB t-1 to FB t-5 of the other vehicle NB as compared with the trace area scores related to the trace areas FA t-1 to FA t-5 of the other vehicle NA. The trace area score is calculated as a high value.

図５（ａ）は、正検出された他車両ＮＡの痕跡領域スコアを示すグラフである。図５（ａ）の縦軸は痕跡領域スコア、横軸は時間である。図５（ａ）に、期待痕跡領域スコアＳｃ１、痕跡領域スコアＳｃ２、ペナルティ領域ＰＬを示す。期待痕跡領域スコアとは、移動物体の検出の確信度が十分な場合に痕跡領域スコアとして期待できる評価値である。期待痕跡領域スコアは、設定値である。期待痕跡領域スコアは、例えば、時刻が経過するほど低くなる値として予め設定されている。   FIG. 5A is a graph showing a trace area score of the other vehicle NA that is positively detected. In FIG. 5A, the vertical axis represents the trace area score, and the horizontal axis represents time. FIG. 5A shows an expected trace area score Sc1, a trace area score Sc2, and a penalty area PL. The expected trace area score is an evaluation value that can be expected as a trace area score when the certainty of detection of a moving object is sufficient. The expected trace area score is a set value. The expected trace area score is set in advance as a value that decreases as time elapses, for example.

痕跡領域スコア計算部１３は、例えば、他車両ＮＡの痕跡領域ＦＡｔ−１〜ＦＡｔ−５に計測点Ｐが全く含まれない場合、期待痕跡領域スコアＳｃ１と同じ曲線を描くように痕跡領域スコアＳｃ２を設定する。図５（ａ）に示すように、痕跡領域スコア計算部１３は、他車両ＮＡの痕跡領域ＦＡｔ−１〜ＦＡｔ−５に対して、期待痕跡領域スコアＳｃ１及び痕跡領域スコアＳｃ２を設定する。ペナルティ領域ＰＬとは、期待痕跡領域スコアＳｃ１及び痕跡領域スコアＳｃ２の間の領域である。ここでは説明のため、期待痕跡領域スコアＳｃ１と痕跡領域スコアＳｃ２に差異を設けてペナルティ領域ＰＬを形成している。正検出の場合には、ペナルティ領域ＰＬは狭い領域となる。或いは、期待痕跡領域スコアＳｃ１と痕跡領域スコアＳｃ２が一致する場合にはペナルティ領域ＰＬは存在しない。 For example, when the measurement area P is not included in the trace areas FA t-1 to FA t-5 of the other vehicle NA, the trace area score calculation unit 13 draws the same curve as the expected trace area score Sc1. A score Sc2 is set. As shown in FIG. 5A, the trace area score calculation unit 13 sets an expected trace area score Sc1 and a trace area score Sc2 for the trace areas FA t-1 to FA t-5 of the other vehicle NA. . The penalty area PL is an area between the expected trace area score Sc1 and the trace area score Sc2. Here, for the sake of explanation, a penalty area PL is formed by providing a difference between the expected trace area score Sc1 and the trace area score Sc2. In the case of positive detection, the penalty area PL is a narrow area. Alternatively, when the expected trace area score Sc1 and the trace area score Sc2 match, the penalty area PL does not exist.

図５（ｂ）は、誤検出された他車両ＮＢの痕跡領域スコアを示すグラフである。図５（ｂ）の縦軸は痕跡領域スコア、横軸は時間である。図５（ｂ）において、痕跡領域スコア計算部１３は、他車両ＮＢの痕跡領域ＦＢｔ−１〜ＦＢｔ−５に計測点Ｐが多く含まれることから、痕跡領域スコアＳｃ２を高い値として計算する。その結果、図５（ｂ）におけるペナルティ領域ＰＬは、図５（ａ）と比べて広い領域となる。 FIG. 5B is a graph showing the trace area score of the mis-detected other vehicle NB. In FIG. 5B, the vertical axis represents the trace area score, and the horizontal axis represents time. In FIG. 5B, the trace area score calculation unit 13 calculates the trace area score Sc2 as a high value because the trace areas FB t-1 to FB t-5 of the other vehicle NB include many measurement points P. To do. As a result, the penalty area PL in FIG. 5B is a wider area than that in FIG.

確信度演算部１４は、移動物体検出部１１による移動物体の検出の確信度を演算する。確信度演算部１４は、痕跡領域スコア計算部１３の計算した痕跡領域スコアを用いて確信度を演算する。具体的に、確信度演算部１４は、痕跡領域スコア計算部１３の計算した痕跡領域スコアと期待痕跡領域スコアとの差分に基づいて、確信度を演算する。確信度演算部１４は、図５（ａ）に示すようにペナルティ領域ＰＬが狭いほど、確信度を高い値として演算する。確信度演算部１４は、図５（ｂ）に示すようにペナルティ領域ＰＬが広いほど、確信度を低い値として演算する。なお、確信度の演算にペナルティ領域ＰＬの計算は必須ではない。確信度演算部１４は、移動物体検出部１１による移動物体の検出結果毎に演算した確信度を対応付ける。   The certainty factor calculation unit 14 calculates the certainty factor of detection of the moving object by the moving object detection unit 11. The certainty factor calculation unit 14 calculates the certainty factor using the trace region score calculated by the trace region score calculation unit 13. Specifically, the certainty factor calculation unit 14 calculates the certainty factor based on the difference between the trace region score calculated by the trace region score calculation unit 13 and the expected trace region score. As shown in FIG. 5A, the certainty factor calculation unit 14 calculates the certainty factor as a higher value as the penalty area PL is narrower. As shown in FIG. 5B, the certainty factor calculation unit 14 calculates the certainty factor as a lower value as the penalty area PL is wider. Note that the calculation of the penalty area PL is not essential for the certainty factor calculation. The certainty factor calculation unit 14 associates the certainty factor calculated for each detection result of the moving object by the moving object detection unit 11.

移動物体検出装置１は、移動物体の検出結果及び検出結果に対応付けられた確信度を他の車載システム（例えば運転支援システム、自動運転システム）へ出力する。移動物体検出装置１は、確信度が閾値以下の場合には、移動物体の検出結果を誤検出として出力しない態様であってもよい。   The moving object detection device 1 outputs the detection result of the moving object and the certainty factor associated with the detection result to another in-vehicle system (for example, a driving support system or an automatic driving system). The moving object detection device 1 may be configured such that the detection result of the moving object is not output as a false detection when the certainty factor is equal to or less than a threshold value.

〈第１の実施形態に係る移動物体検出装置の制御〉
次に、第１の実施形態に係る移動物体検出装置１の制御について説明する。図６は、第１の実施形態に係る移動物体検出装置１の制御を示すフローチャートである。図６に示すフローチャートは、車両Ｍのエンジンが始動した場合に開始される。 <Control of Moving Object Detection Device According to First Embodiment>
Next, control of the moving object detection device 1 according to the first embodiment will be described. FIG. 6 is a flowchart showing control of the moving object detection device 1 according to the first embodiment. The flowchart shown in FIG. 6 is started when the engine of the vehicle M is started.

図６に示すように、移動物体検出装置１のＥＣＵ２は、Ｓ１０において、レーダセンサ３による計測点Ｐの計測を行う。レーダセンサ３は、計測した計測点Ｐの情報をＥＣＵ２に送信する。なお、レーダセンサ３が計測点Ｐを計測しない場合には、今回の制御を終了する。その後、再びＳ１０から処理を開始する。   As shown in FIG. 6, the ECU 2 of the moving object detection device 1 measures the measurement point P by the radar sensor 3 in S10. The radar sensor 3 transmits information on the measured measurement point P to the ECU 2. When the radar sensor 3 does not measure the measurement point P, the current control is terminated. Thereafter, the process starts again from S10.

続いて、Ｓ１２において、ＥＣＵ２は、移動物体検出部１１によるクラスタリング及び移動物体の検出を行う。移動物体検出部１１は、レーダセンサ３の計測した計測点Ｐに基づいて、車両Ｍから一定距離内に存在する複数の計測点Ｐに基づいてクラスタＮｉを設定する。移動物体検出部１１は、レーダセンサ３の計測した計測点Ｐの時間変化に基づいて、時刻を跨いでクラスタを対応付けることにより移動物体を検出する。なお、移動物体検出部１１が移動物体を検出しない場合には、今回の制御を終了する。その後、再びＳ１０から処理を開始する。   Subsequently, in S12, the ECU 2 performs clustering and detection of the moving object by the moving object detection unit 11. The moving object detection unit 11 sets a cluster Ni based on a plurality of measurement points P existing within a certain distance from the vehicle M based on the measurement points P measured by the radar sensor 3. The moving object detection unit 11 detects a moving object by associating clusters across time based on the time change of the measurement point P measured by the radar sensor 3. If the moving object detection unit 11 does not detect a moving object, the current control is terminated. Thereafter, the process starts again from S10.

次に、Ｓ１４において、ＥＣＵ２は、痕跡領域設定部１２により移動物体の痕跡領域を設定する。痕跡領域設定部１２は、例えば、移動物体検出部１１の検出した過去の他車両Ｎの位置及び大きさに基づいて、時刻ｔ−１〜時刻ｔ−５において他車両Ｎが占めた領域を痕跡領域Ｆｔ−１〜Ｆｔ−５として設定する。 Next, in S <b> 14, the ECU 2 sets the trace area of the moving object by the trace area setting unit 12. The trace area setting unit 12 traces the area occupied by the other vehicle N at time t-1 to time t-5 based on, for example, the position and size of the past other vehicle N detected by the moving object detection unit 11. Set as areas F t-1 to F t-5 .

Ｓ１６において、ＥＣＵ２は、痕跡領域スコア計算部１３により痕跡領域スコアを計算する。痕跡領域スコア計算部１３は、レーダセンサ３の計測した計測点Ｐと、痕跡領域設定部１２の設定した移動物体の痕跡領域とに基づいて、痕跡領域スコアを計算する。   In S <b> 16, the ECU 2 calculates a trace area score by the trace area score calculation unit 13. The trace area score calculation unit 13 calculates a trace area score based on the measurement point P measured by the radar sensor 3 and the trace area of the moving object set by the trace area setting unit 12.

Ｓ１８において、ＥＣＵ２は、確信度演算部１４により移動物体の検出の確信度を演算する。確信度演算部１４は、痕跡領域スコア計算部１３の計算した痕跡領域スコアに基づいて、移動物体の検出の確信度を演算する。   In S <b> 18, the ECU 2 calculates the certainty factor of detection of the moving object by the certainty factor calculation unit 14. The certainty factor calculation unit 14 calculates the certainty factor of detection of the moving object based on the trace region score calculated by the trace region score calculation unit 13.

〈第１の実施形態に係る移動物体検出装置の作用効果〉
以上説明した第１の実施形態に係る移動物体検出装置１によれば、移動物体の痕跡領域に物体が存在する可能性が低いことから、移動物体の痕跡領域に計測点Ｐが存在する場合には、移動物体検出部１１による移動物体の検出の確信度が低い値として演算するので、移動物体の検出の確信度を適切に演算することができる。このため、移動物体検出装置１は、移動物体の検出結果を確信度と対応付けて出力することができ、誤検出の結果をそのまま出力することが避けられる。 <Operational Effect of Moving Object Detection Device According to First Embodiment>
According to the moving object detection device 1 according to the first embodiment described above, since there is a low possibility that an object exists in the trace area of the moving object, when the measurement point P exists in the trace area of the moving object. Since the calculation is performed with a low certainty of detection of the moving object by the moving object detection unit 11, the certainty of detection of the moving object can be appropriately calculated. For this reason, the moving object detection apparatus 1 can output the detection result of the moving object in association with the certainty factor, and it is possible to avoid outputting the erroneous detection result as it is.

［第２の実施形態］
次に、第２の実施形態に係る移動物体検出装置２１について図面を参照して説明する。図７は、第２の実施形態に係る移動物体検出装置２１を示すブロック図である。第１の実施形態と同様の構成については同じ符号を付し、重複する説明を省略する。 [Second Embodiment]
Next, the moving object detection device 21 according to the second embodiment will be described with reference to the drawings. FIG. 7 is a block diagram showing a moving object detection device 21 according to the second embodiment. The same components as those in the first embodiment are denoted by the same reference numerals, and redundant description is omitted.

図７に示す第２の実施形態に係る移動物体検出装置２１は、第１の実施形態と比べて、占有領域及び不可視領域を利用して移動物体の検出の確信度を演算する点が異なっている。移動物体検出装置２１は、占有領域、不可視領域、及び痕跡領域の整合性に基づいて確信度を演算する。占有領域及び不可視領域について詳しくは後述する。   The moving object detection device 21 according to the second embodiment shown in FIG. 7 is different from the first embodiment in that the certainty factor of the detection of the moving object is calculated using the occupied area and the invisible area. Yes. The moving object detection device 21 calculates the certainty factor based on the consistency of the occupied area, the invisible area, and the trace area. Details of the occupied area and the invisible area will be described later.

図７に示すように、移動物体検出装置２１のＥＣＵ２２は、ＧＰＳ受信部４と接続されている。ＧＰＳ受信部４は、車両Ｍに搭載され、車両Ｍの位置を測定する位置測定部として機能する。ＧＰＳ受信部４は、３個以上のＧＰＳ衛星から信号を受信することにより、車両Ｍの位置（例えば車両Ｍの緯度及び経度）を測定する。ＧＰＳ受信部４は、測定した車両Ｍの位置の情報をＥＣＵ２２へ送信する。   As shown in FIG. 7, the ECU 22 of the moving object detection device 21 is connected to the GPS receiver 4. The GPS receiving unit 4 is mounted on the vehicle M and functions as a position measuring unit that measures the position of the vehicle M. The GPS receiving unit 4 measures the position of the vehicle M (for example, the latitude and longitude of the vehicle M) by receiving signals from three or more GPS satellites. The GPS receiver 4 transmits information on the measured position of the vehicle M to the ECU 22.

ＥＣＵ２２は、移動物体検出部１１、痕跡領域設定部１２、自車位置推定部２３、領域設定部２４、領域スコア計算部２５、及び確信度演算部２６を有している。移動物体検出部１１及び痕跡領域設定部１２は、第１の実施形態と同じであるため説明を省略する。   The ECU 22 includes a moving object detection unit 11, a trace region setting unit 12, a vehicle position estimation unit 23, a region setting unit 24, a region score calculation unit 25, and a certainty factor calculation unit 26. Since the moving object detection unit 11 and the trace area setting unit 12 are the same as those in the first embodiment, description thereof is omitted.

自車位置推定部２３は、ＧＰＳ受信部４の測定した車両Ｍの位置の情報に基づいて、車両Ｍの位置を推定する。自車位置推定部２３は、いわゆるＳＬＡＭ（Simultaneous Localization and Mapping）に利用される。自車位置推定部２３の推定した車両Ｍの位置は、例えば、レーダセンサ３の計測した計測点に基づく車両Ｍの周囲のマップ生成において、マップ間の整合を取るために用いられる。なお、地図データベースは必須ではない。   The own vehicle position estimation unit 23 estimates the position of the vehicle M based on the position information of the vehicle M measured by the GPS reception unit 4. The own vehicle position estimation unit 23 is used for so-called SLAM (Simultaneous Localization and Mapping). The position of the vehicle M estimated by the own vehicle position estimation unit 23 is used, for example, for matching between maps in generating a map around the vehicle M based on the measurement points measured by the radar sensor 3. The map database is not essential.

領域設定部２４は、レーダセンサ３の計測した計測点Ｐに基づいて、車両Ｍの周囲に占有領域及び不可視領域を設定する。占有領域とは、レーダセンサ３の計測した計測点Ｐに基づいて、何らかの物体が存在すると判定された領域である。占有領域には、例えば、壁や建物、駐車車両等が含まれる。不可視領域とは、占有領域に存在する物体に遮られ、レーダセンサ３により観測できない領域である。領域設定部２４は、レーダセンサ３の計測した計測点Ｐに基づいて、占有領域及び不可視領域を設定する。領域設定部２４は、グリッドＧで区分けされた領域毎に占有領域及び不可視領域の設定を行う。占有領域及び不可視領域の設定について詳しくは後述する。   The area setting unit 24 sets an occupied area and an invisible area around the vehicle M based on the measurement point P measured by the radar sensor 3. The occupied area is an area where it is determined that some object exists based on the measurement point P measured by the radar sensor 3. The occupied area includes, for example, a wall, a building, a parked vehicle, and the like. The invisible region is a region that is blocked by an object existing in the occupied region and cannot be observed by the radar sensor 3. The area setting unit 24 sets an occupied area and an invisible area based on the measurement point P measured by the radar sensor 3. The area setting unit 24 sets an occupied area and an invisible area for each area divided by the grid G. The setting of the occupied area and the invisible area will be described later in detail.

領域スコア計算部２５は、占有領域スコア、不可視領域スコア、及び痕跡領域スコアを計算する。占有領域スコアとは、移動物体の検出の確信度を演算するために占有領域に与えられる評価値である。不可視領域スコアとは、移動物体の検出の確信度を演算するために不可視領域に与えられる評価値である。痕跡領域スコアは第１の実施形態と同様である。   The area score calculation unit 25 calculates an occupied area score, an invisible area score, and a trace area score. The occupied area score is an evaluation value given to the occupied area in order to calculate the certainty of detection of the moving object. The invisible area score is an evaluation value given to the invisible area in order to calculate the certainty of detection of the moving object. The trace area score is the same as in the first embodiment.

ここで、図８は、占有領域及び不可視領域を説明するための平面図である。図８に、占有領域Ｄ１、Ｄ２、不可視領域Ｗ１，Ｗ２、誤検出された他車両ＮＣ、他車両ＮＣの向きＶＣ、他車両ＮＣの痕跡領域ＦＣｔ−１〜ＦＣｔ−５を示す。 Here, FIG. 8 is a plan view for explaining the occupied area and the invisible area. FIG. 8 shows occupied areas D1, D2, invisible areas W1, W2, misdetected other vehicle NC, direction VC of other vehicle NC, and trace areas FC t-1 to FC t-5 of other vehicle NC.

図８では、車両Ｍの左右に壁が存在する状況を示している。図８に示す状況において、移動物体検出部１１は、レーダセンサ３の計測した計測点Ｐに基づいて、他車両ＮＡ、他車両ＮＣを検出する。他車両ＮＡは正しく検出された移動物体、他車両ＮＣは誤検出された移動物体である。痕跡領域設定部１２は、第１の実施形態と同様にして、他車両ＮＡの痕跡領域ＦＡｔ−１〜ＦＡｔ−５、他車両ＮＣの痕跡領域ＦＣｔ−１〜ＦＣｔ−５を設定する。 FIG. 8 shows a situation in which walls exist on the left and right of the vehicle M. In the situation shown in FIG. 8, the moving object detection unit 11 detects the other vehicle NA and the other vehicle NC based on the measurement point P measured by the radar sensor 3. The other vehicle NA is a correctly detected moving object, and the other vehicle NC is a falsely detected moving object. The trace area setting unit 12 sets the trace areas FA t-1 to FA t-5 of the other vehicle NA and the trace areas FC t-1 to FC t-5 of the other vehicle NC in the same manner as in the first embodiment. To do.

また、図８に示す状況において、領域設定部２４は、レーダセンサ３の計測した計測点Ｐに基づいて、車両Ｍの左右に占有領域Ｄ１，Ｄ２を設定する。占有領域Ｄ１は車両Ｍの左側の壁に対応する領域、占有領域Ｄ２は車両Ｍの右側の壁に対応する領域である。領域設定部２４は、例えば、グリッドＧの領域のうち計測点Ｐを含む領域を占有領域として設定する。領域設定部２４は、設定した占有領域Ｄ１，Ｄ２に基づいて、車両Ｍから見て占有領域Ｄ１の向こう側の領域を不可視領域Ｗ１、車両Ｍから見て占有領域Ｄ２の向こう側の領域を不可視領域Ｗ２として設定する。   Further, in the situation shown in FIG. 8, the area setting unit 24 sets the occupied areas D <b> 1 and D <b> 2 on the left and right sides of the vehicle M based on the measurement point P measured by the radar sensor 3. The occupied area D1 is an area corresponding to the left wall of the vehicle M, and the occupied area D2 is an area corresponding to the right wall of the vehicle M. For example, the region setting unit 24 sets a region including the measurement point P in the region of the grid G as an occupied region. Based on the set occupancy areas D1 and D2, the area setting unit 24 makes the area beyond the occupancy area D1 viewed from the vehicle M invisible area W1 and the area beyond the occupancy area D2 viewed from the vehicle M invisible. Set as area W2.

領域スコア計算部２５は、レーダセンサ３の計測点Ｐの時間変化に基づいて、占有領域スコア及び不可視領域スコアを計算する。占有領域では時間が経過しても計測点Ｐが計測されると考えられることから、占有領域で計測点Ｐが計測されない場合はレーダセンサ３が誤検出している可能性があると言える。このため、領域スコア計算部２５は、占有領域で計測点Ｐが計測されない場合、占有領域で計測点Ｐが計測された場合と比べて、占有領域スコアを高い値として計算する。   The area score calculation unit 25 calculates the occupied area score and the invisible area score based on the time change of the measurement point P of the radar sensor 3. Since it is considered that the measurement point P is measured even if time elapses in the occupied area, it can be said that the radar sensor 3 may be erroneously detected when the measurement point P is not measured in the occupied area. For this reason, when the measurement point P is not measured in the occupied area, the area score calculation unit 25 calculates the occupied area score as a higher value than when the measurement point P is measured in the occupied area.

また、不可視領域では車両Ｍが十分に移動に移動しない限り、計測点Ｐが計測されないと考えられることから、不可視領域で計測点Ｐが計測された場合はレーダセンサ３が誤検出している可能性があると言える。このため、領域スコア計算部２５は、不可視領域で計測点Ｐが計測された場合、不可視領域で計測点Ｐが計測された場合と比べて、不可視領域スコアを高い値として計算する。   In addition, since it is considered that the measurement point P is not measured unless the vehicle M sufficiently moves in the invisible region, the radar sensor 3 may erroneously detect the measurement point P in the invisible region. It can be said that there is sex. For this reason, the area score calculation unit 25 calculates the invisible area score as a higher value when the measurement point P is measured in the invisible area than in the case where the measurement point P is measured in the invisible area.

続いて、図９及び図１０を参照して移動物体の占有領域及び不可視領域について説明する。図９（ａ）は、正検出された他車両ＮＤについて期待される占有領域及び不可視領域の状態を示す平面図である。図９（ａ）に、他車両ＮＤ、他車両ＮＤの痕跡領域ＦＤｔ−１，ＦＤｔ−２、期待される占有領域Ｄａ、期待される不可視領域Ｗａを示す。図９（ｂ）は、正検出された他車両ＮＤの周囲に設定された占有領域及び不可視領域の状態を示す平面図である。図９（ｂ）に、占有領域ＤＡ、不可視領域ＷＡを示す。図９（ａ）及び図９（ｂ）では、他車両ＮＤの左下に車両Ｍが位置すると仮定している。 Subsequently, the occupied area and the invisible area of the moving object will be described with reference to FIGS. 9 and 10. FIG. 9A is a plan view showing the state of the occupied area and the invisible area expected for the other vehicle ND that is positively detected. FIG. 9A shows the other vehicle ND, the trace areas FD t-1 and FD t-2 of the other vehicle ND, the expected occupied area Da, and the expected invisible area Wa. FIG. 9B is a plan view showing the state of the occupied area and the invisible area set around the other vehicle ND that is positively detected. FIG. 9B shows the occupied area DA and the invisible area WA. In FIG. 9A and FIG. 9B, it is assumed that the vehicle M is located at the lower left of the other vehicle ND.

領域設定部２４は、移動物体検出部１１が検出した他車両ＮＤに対して、期待される占有領域Ｄａ及び期待される不可視領域Ｗａを設定する。領域設定部２４は、例えば、移動物体検出部１１が検出した他車両ＮＤの状態量に基づいて、期待される占有領域Ｄａ及び期待される不可視領域Ｗａを設定する。領域設定部２４は、グリッドＧで区分けされた領域毎に、期待される占有領域Ｄａ又は期待される不可視領域Ｗａを設定する。領域設定部２４は、他車両ＮＤの車両Ｍ側に、期待される占有領域Ｄａを設定すると共に、期待される占有領域Ｄａに遮られて車両Ｍから観測できない領域に、期待される不可視領域Ｗａを設定する。   The area setting unit 24 sets an expected occupied area Da and an expected invisible area Wa for the other vehicle ND detected by the moving object detecting unit 11. For example, the area setting unit 24 sets the expected occupied area Da and the expected invisible area Wa based on the state quantity of the other vehicle ND detected by the moving object detection unit 11. The area setting unit 24 sets the expected occupied area Da or the expected invisible area Wa for each area divided by the grid G. The area setting unit 24 sets the expected occupied area Da on the vehicle M side of the other vehicle ND, and also expects an invisible area Wa expected in an area that is blocked by the expected occupied area Da and cannot be observed from the vehicle M. Set.

領域設定部２４は、レーダセンサ３の計測した計測点Ｐに基づいて、占有領域ＤＡ及び不可視領域ＷＡを設定する。他車両ＮＤが正しく計測できた場合には、図９（ｂ）のように他車両ＮＤの周りに占有領域ＤＡ、占有領域ＤＡに遮られて車両Ｍから観測できない領域に不可視領域ＷＡが設定される。図９（ａ）及び図９（ｂ）に示すように、他車両ＮＤが正しく計測できた場合には、期待される占有領域Ｄａと占有領域ＤＡの差異は小さい。同様に、期待される不可視領域Ｗａと不可視領域ＷＡの差異も小さくなる。   The area setting unit 24 sets the occupied area DA and the invisible area WA based on the measurement point P measured by the radar sensor 3. When the other vehicle ND can be measured correctly, the invisible area WA is set in the area that cannot be observed from the vehicle M due to the occupied area DA and the occupied area DA around the other vehicle ND as shown in FIG. 9B. The As shown in FIGS. 9A and 9B, when the other vehicle ND can be measured correctly, the expected difference between the occupied area Da and the occupied area DA is small. Similarly, the difference between the expected invisible area Wa and the invisible area WA is also reduced.

領域スコア計算部２５は、期待される占有領域Ｄａのグリッドと占有領域ＤＡのグリッドが一致した場合、期待と一致したグリッド数（グリッドＧで区切られた領域の数）をカウントする。領域スコア計算部２５は、例えば、期待と一致したグリッド数を期待される占有領域Ｄａのグリッド数で除した値が小さいほど、占有領域スコアを高い値として計算する。   When the grid of the expected occupied area Da and the grid of the occupied area DA match, the area score calculation unit 25 counts the number of grids that match the expectation (the number of areas divided by the grid G). For example, the area score calculation unit 25 calculates the occupation area score as a higher value as the value obtained by dividing the number of grids that matches the expectation by the number of grids of the expected occupation area Da is smaller.

また、領域スコア計算部２５は、期待される不可視領域Ｗａのグリッドと不可視領域ＷＡのグリッドが一致した場合、期待と一致したグリッド数をカウントする。領域スコア計算部２５は、例えば、期待と一致したグリッド数を期待される不可視領域Ｗａのグリッド数で除した値が小さいほど、不可視領域スコアを高い値として計算する。   Further, when the expected grid of the invisible area Wa and the grid of the invisible area WA match, the area score calculation unit 25 counts the number of grids that match the expectation. For example, the area score calculation unit 25 calculates the invisible area score as a higher value as the value obtained by dividing the number of grids that matches the expectation by the number of grids of the expected invisible area Wa is smaller.

図１０（ａ）は、誤検出された他車両ＮＥについて期待される占有領域及び不可視領域の状態を示す平面図である。図１０（ａ）に、誤検出された他車両ＮＥ、他車両ＮＥの痕跡領域ＦＥｔ−１，ＦＥｔ−２、期待される占有領域Ｄｅ、期待される不可視領域Ｗｅを示す。図１０（ｂ）は、誤検出された他車両ＮＥの周囲に設定された占有領域及び不可視領域の状態を示す平面図である。図１０（ｂ）に、占有領域ＤＥ、不可視領域ＷＥを示す。図１０（ａ）及び図１０（ｂ）においても、他車両ＮＥの左下に車両Ｍが位置すると仮定している。 FIG. 10A is a plan view showing the state of the occupied area and the invisible area expected for the misdetected other vehicle NE. FIG. 10A shows the misdetected other vehicle NE, the trace areas FE t-1 and FE t-2 of the other vehicle NE, the expected occupied area De, and the expected invisible area We. FIG. 10B is a plan view showing the state of the occupied area and the invisible area set around the mis-detected other vehicle NE. FIG. 10B shows the occupied area DE and the invisible area WE. 10 (a) and 10 (b), it is assumed that the vehicle M is located at the lower left of the other vehicle NE.

領域設定部２４は、移動物体検出部１１が検出した他車両ＮＥに対して、期待される占有領域Ｄｅ及び期待される不可視領域Ｗｅを設定する。領域設定部２４は、グリッドＧで区分けされた領域毎に、期待される占有領域Ｄｅ又は期待される不可視領域Ｗｅを設定する。領域設定部２４は、他車両ＮＥの車両Ｍ側に、期待される占有領域Ｄｅを設定すると共に、期待される占有領域Ｄｅに遮られて車両Ｍから観測できない領域に、期待される不可視領域Ｗｅを設定する。   The area setting unit 24 sets an expected occupied area De and an expected invisible area We for the other vehicle NE detected by the moving object detection unit 11. The area setting unit 24 sets the expected occupied area De or the expected invisible area We for each area divided by the grid G. The area setting unit 24 sets the expected occupied area De on the vehicle M side of the other vehicle NE, and also expects the invisible area We expected in the area that is blocked by the expected occupied area De and cannot be observed from the vehicle M. Set.

領域設定部２４は、レーダセンサ３の計測した計測点Ｐに基づいて、占有領域ＤＥ及び不可視領域ＷＥを設定する。他車両ＮＥは誤検出であるため、図１０（ｂ）のように、他車両ＮＥと周りだけではなく、痕跡領域ＦＥｔ−１，ＦＥｔ−２にも占有領域ＤＥが設定される。図１０（ａ）及び図１０（ｂ）に示すように、他車両ＮＥが誤検出である場合には、期待される占有領域Ｄｅと占有領域ＤＥの差異が大きい。同様に、期待される不可視領域Ｗｅと不可視領域ＷＥの差異も大きくなる。 The area setting unit 24 sets the occupied area DE and the invisible area WE based on the measurement point P measured by the radar sensor 3. Since the other vehicle NE is erroneously detected, as shown in FIG. 10B, the occupied area DE is set not only in the vicinity of the other vehicle NE but also in the trace areas FE t-1 and FE t-2 . As shown in FIGS. 10A and 10B, when the other vehicle NE is erroneously detected, the difference between the expected occupied area De and the occupied area DE is large. Similarly, the difference between the expected invisible region We and the invisible region WE is also increased.

領域スコア計算部２５は、期待される占有領域Ｄｅと占有領域ＤＥの一致したグリッド数を期待される占有領域Ｄｅのグリッド数で除した値を占有領域スコアとして計算する。また、領域スコア計算部２５は、期待される不可視領域Ｗｅと不可視領域ＷＥの一致したグリッド数を期待される不可視領域Ｗｅのグリッド数で除した値を不可視領域スコアとして計算する。これにより、図９（ｂ）に示す他車両ＮＤが正検出された場合と、図１０（ｂ）に示す他車両ＮＥが誤検出された場合とでは、占有領域スコア及び不可視領域スコアが大きく相違する。   The area score calculation unit 25 calculates a value obtained by dividing the number of grids in which the expected occupied area De and the occupied area DE coincide with the expected number of occupied areas De as the occupied area score. Further, the area score calculation unit 25 calculates a value obtained by dividing the number of grids in which the expected invisible area We and the invisible area WE coincide with the number of grids in the expected invisible area We as an invisible area score. As a result, the occupied area score and the invisible area score are greatly different between when the other vehicle ND shown in FIG. 9B is positively detected and when the other vehicle NE shown in FIG. 10B is erroneously detected. To do.

また、領域スコア計算部２５は、占有領域又は不可視領域が痕跡領域と重なる場合、占有領域又は不可視領域が痕跡領域と重ならない場合と比べて、痕跡領域スコアを高い値として計算する。移動物体の痕跡領域では他の物体が存在する可能性が低いと考えられることから、痕跡領域と占有領域が重複する場合にはレーダセンサ３が誤検出している可能性があると言える。領域スコア計算部２５は、占有領域又は不可視領域と痕跡領域が重複するグリッド数が多いほど、痕跡領域スコアを高い値としてもよい。なお、領域スコア計算部２５は、第１の実施形態に係る痕跡領域スコア計算部１３の機能も備えている。   The area score calculation unit 25 calculates the trace area score as a higher value when the occupied area or the invisible area overlaps with the trace area than when the occupied area or the invisible area does not overlap with the trace area. Since it is considered that there is a low possibility that another object exists in the trace area of the moving object, it can be said that the radar sensor 3 may have erroneously detected when the trace area and the occupied area overlap. The area score calculation unit 25 may set the trace area score to a higher value as the number of grids where the occupied area or the invisible area and the trace area overlap is larger. The region score calculation unit 25 also includes the function of the trace region score calculation unit 13 according to the first embodiment.

確信度演算部２６は、 移動物体検出部１１による移動物体の検出の確信度を演算する。確信度演算部２６は、占有領域スコア、不可視領域スコア、及び痕跡領域スコアを用いて、確信度を演算する。確信度演算部２６は、移動物体の誤検出が生じた場合に、確信度が低くなるように演算する。確信度演算部２６は、例えば、占有領域スコア又は不可視領域スコアが高い値であるほど、確信度を高い値として演算する。確信度演算部２６は、痕跡領域スコアが高い値であるほど（予め設定された期待痕跡領域スコアとの差分が大きくなるほど）、確信度を高い値として演算する。   The certainty factor calculation unit 26 calculates the certainty factor of detection of the moving object by the moving object detection unit 11. The certainty factor calculation unit 26 calculates the certainty factor using the occupied region score, the invisible region score, and the trace region score. The certainty factor calculation unit 26 calculates the certainty factor when the erroneous detection of the moving object occurs. For example, the certainty factor calculation unit 26 calculates the certainty factor as a higher value as the occupied region score or the invisible region score is higher. The certainty factor calculation unit 26 calculates the certainty factor as a higher value as the trace region score has a higher value (as the difference from the preset expected trace region score increases).

〈第２の実施形態に係る移動物体検出装置の制御〉
次に、第２の実施形態に係る移動物体検出装置２１の制御について説明する。図１１は、第２の実施形態に係る移動物体検出装置２１の制御を示すフローチャートである。図１１に示すフローチャートは、車両Ｍのエンジンが始動した場合に開始される。 <Control of Moving Object Detection Device According to Second Embodiment>
Next, control of the moving object detection device 21 according to the second embodiment will be described. FIG. 11 is a flowchart showing the control of the moving object detection device 21 according to the second embodiment. The flowchart shown in FIG. 11 is started when the engine of the vehicle M is started.

図１１に示すように、移動物体検出装置２１のＥＣＵ２２は、Ｓ２０において、レーダセンサ３による計測点Ｐの計測を行う。なお、レーダセンサ３が計測点Ｐを計測しない場合には、今回の制御を終了する。その後、再びＳ２０から処理を開始する。   As shown in FIG. 11, the ECU 22 of the moving object detection device 21 measures the measurement point P by the radar sensor 3 in S20. When the radar sensor 3 does not measure the measurement point P, the current control is terminated. Thereafter, the process starts again from S20.

続いて、Ｓ２２において、ＥＣＵ２２は、移動物体検出部１１によるクラスタリング及び移動物体の検出を行う。なお、移動物体検出部１１が移動物体を検出しない場合には、今回の制御を終了する。その後、再びＳ２０から処理を開始する。   Subsequently, in S22, the ECU 22 performs clustering and detection of the moving object by the moving object detection unit 11. If the moving object detection unit 11 does not detect a moving object, the current control is terminated. Thereafter, the process starts again from S20.

次に、Ｓ２４において、ＥＣＵ２２は、痕跡領域設定部１２により移動物体の痕跡領域を設定すると共に、領域設定部２４により車両Ｍの周囲の占有領域及び不可視領域を設定する。痕跡領域設定部１２は、例えば、移動物体検出部１１の検出した過去の他車両Ｎの位置及び大きさに基づいて、時刻ｔ−１〜時刻ｔ−５において他車両Ｎが占めた領域を痕跡領域Ｆｔ−１〜Ｆｔ−５として設定する。領域設定部２４は、レーダセンサ３の計測した計測点Ｐに基づいて、車両Ｍの周囲に占有領域及び不可視領域を設定する。 Next, in S <b> 24, the ECU 22 sets a trace area of the moving object by the trace area setting unit 12, and sets an occupation area and an invisible area around the vehicle M by the area setting unit 24. The trace area setting unit 12 traces the area occupied by the other vehicle N at time t-1 to time t-5 based on, for example, the position and size of the past other vehicle N detected by the moving object detection unit 11. Set as areas F t-1 to F t-5 . The area setting unit 24 sets an occupied area and an invisible area around the vehicle M based on the measurement point P measured by the radar sensor 3.

Ｓ２６において、ＥＣＵ２２は、領域スコア計算部２５により痕跡領域スコア、占有領域スコア、及び不可視領域スコアを計算する。領域スコア計算部２５は、痕跡領域、占有領域、及び不可視領域の整合性に基づいて、各スコアを計算する。領域スコア計算部２５は、占有領域又は不可視領域と痕跡領域が重複した場合、占有領域又は不可視領域と痕跡領域が重複しない場合と比べて、痕跡領域スコアを高い値として計算する。   In S <b> 26, the ECU 22 calculates the trace area score, the occupied area score, and the invisible area score by the area score calculation unit 25. The area score calculation unit 25 calculates each score based on the consistency of the trace area, the occupied area, and the invisible area. The area score calculation unit 25 calculates the trace area score as a higher value when the occupied area or invisible area overlaps with the trace area than when the occupied area or invisible area does not overlap with the trace area.

Ｓ２８において、ＥＣＵ２２は、確信度演算部２６により移動物体の検出の確信度を演算する。確信度演算部２６は、領域スコア計算部２５の計算した痕跡領域スコア、占有領域スコア、及び不可視領域スコアに基づいて、移動物体の検出の確信度を演算する。確信度とは、移動物体の検出の信頼性を示す指標である。   In S28, the ECU 22 calculates the certainty factor of detection of the moving object by the certainty factor calculation unit 26. The certainty factor calculation unit 26 calculates the certainty factor of detection of the moving object based on the trace region score, the occupied region score, and the invisible region score calculated by the region score calculation unit 25. The certainty factor is an index indicating the reliability of detection of a moving object.

〈第２の実施形態に係る移動物体検出装置の作用効果〉
以上説明した第２の実施形態に係る移動物体検出装置２１によれば、レーダセンサ３の計測した計測点Ｐに基づいて占有領域及び不可視領域を設定し、占有領域、不可視領域、及び痕跡領域の整合性に基づいて確信度を演算するので、占有領域及び不可視領域を利用して移動物体の検出の確信度を適切に演算することができる。このため、移動物体検出装置２１は、移動物体の検出結果を確信度と対応付けて出力することができ、誤検出の結果をそのまま出力することが避けられる。 <Operational Effect of Moving Object Detection Device According to Second Embodiment>
According to the moving object detection device 21 according to the second embodiment described above, the occupied area and the invisible area are set based on the measurement point P measured by the radar sensor 3, and the occupied area, the invisible area, and the trace area are set. Since the certainty factor is calculated based on the consistency, the certainty factor of detection of the moving object can be appropriately calculated using the occupied region and the invisible region. For this reason, the moving object detection device 21 can output the detection result of the moving object in association with the certainty factor, and can avoid outputting the result of erroneous detection as it is.

以上、本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は上述した実施形態に限定されるものではない。本発明は、上述した実施形態を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変更、改良を施した様々な形態で実施することができる。   As mentioned above, although preferred embodiment of this invention was described, this invention is not limited to embodiment mentioned above. The present invention can be implemented in various forms including various modifications and improvements based on the knowledge of those skilled in the art including the above-described embodiments.

例えば、第１の実施形態に係る痕跡領域スコア計算部１３は、必ずしも期待痕跡領域スコアを計算（設定）する必要はない。確信度演算部１４は、痕跡領域スコアから直接的に確信度を演算してもよい。また、第２の実施形態において、占有領域スコア及び不可視領スコアを必ずしも計算する必要はない。第２の実施形態に係る確信度演算部２６は、期待される占有領域Ｄａと設定された占有領域ＤＡの一致したグリッド数を期待される占有領域Ｄａのグリッド数で除した値と、期待される不可視領域Ｗａと設定された不可視領域ＷＡの一致したグリッド数を期待される不可視領域Ｗａのグリッド数で除した値との和を確信度係数として演算してもよい。この場合、確信度演算部２６は、第１の実施形態の手法で演算された確信度に確信度係数を乗算して、最終的な確信度を演算することができる。   For example, the trace area score calculation unit 13 according to the first embodiment does not necessarily need to calculate (set) the expected trace area score. The certainty factor calculation unit 14 may calculate the certainty factor directly from the trace area score. In the second embodiment, it is not always necessary to calculate the occupied region score and the invisible region score. The certainty factor calculation unit 26 according to the second embodiment is expected to be a value obtained by dividing the number of grids in which the expected occupied area Da matches the set occupied area DA by the expected number of occupied areas Da. The sum of the number of grids in which the set invisible area Wa coincides with the number of grids in which the set invisible area WA is divided by the expected number of grids in the invisible area Wa may be calculated as the certainty factor. In this case, the certainty factor calculation unit 26 can calculate the final certainty factor by multiplying the certainty factor calculated by the method of the first embodiment by the certainty factor coefficient.

１，２１…移動物体検出装置、３…レーダセンサ、４…ＧＰＳ受信部、１１…移動物体検出部、１２…痕跡領域設定部、１３…痕跡領域スコア計算部、１４，２６…確信度演算部、２３…自車位置推定部、２４…領域設定部、２５…領域スコア計算部、Ｗ１，Ｗ２…不可視領域、Ｄ１，Ｄ２…占有領域、ＦＡ−ＦＥ…痕跡領域、Ｇ…グリッド、Ｍ…車両、Ｎ，ＮＡ−ＮＥ…他車両、Ｎｉ…クラスタ、Ｐ…計測点、ＰＬ…ペナルティ領域。
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1,21 ... Moving object detection apparatus, 3 ... Radar sensor, 4 ... GPS receiving part, 11 ... Moving object detection part, 12 ... Trace area setting part, 13 ... Trace area score calculation part, 14, 26 ... Confidence degree calculation part , 23 ... Own vehicle position estimation unit, 24 ... Region setting unit, 25 ... Region score calculation unit, W1, W2 ... Invisible region, D1, D2 ... Occupied region, FA-FE ... Trace region, G ... Grid, M ... Vehicle , N, NA-NE ... other vehicle, Ni ... cluster, P ... measurement point, PL ... penalty area.

Claims (2)

車両に搭載されたレーダセンサの計測した計測点に基づいて、前記計測点のクラスタリングにより前記車両の周囲の移動物体を検出する移動物体検出装置であって、
前記レーダセンサの計測した計測点に基づいて、前記移動物体の後方に前記移動物体の痕跡領域を設定する痕跡領域設定部と、
前記痕跡領域における前記レーダセンサの計測点に基づいて、前記移動物体の検出の確信度を演算する確信度演算部と、
を備え、
前記確信度演算部は、前記痕跡領域に前記レーダセンサの計測点が存在する場合、前記痕跡領域に前記レーダセンサの計測点が存在しない場合と比べて、前記移動物体の検出の前記確信度を低い値として演算する、移動物体検出装置。 A moving object detection device that detects a moving object around the vehicle by clustering the measurement points based on measurement points measured by a radar sensor mounted on the vehicle,
A trace area setting unit that sets a trace area of the moving object behind the moving object based on the measurement point measured by the radar sensor;
Based on the measurement points of the radar sensor in the trace area, a certainty factor calculation unit for calculating the certainty factor of detection of the moving object;
With
The certainty factor calculation unit calculates the certainty factor of the detection of the moving object when the measurement point of the radar sensor is present in the trace region as compared with the case where the measurement point of the radar sensor is not present in the trace region. Moving object detection device that calculates as a low value 前記レーダセンサの計測した計測点に基づいて、前記車両の周囲に占有領域及び不可視領域を設定する領域設定部を更に備え、
前記確信度演算部は、前記占有領域又は前記不可視領域が前記痕跡領域と重なる場合、前記占有領域又は前記不可視領域が前記痕跡領域と重ならない場合と比べて、前記移動物体の検出の前記確信度を低い値として演算する、請求項１に記載の移動物体検出装置。 An area setting unit that sets an occupied area and an invisible area around the vehicle based on the measurement points measured by the radar sensor,
The certainty factor calculation unit, when the occupied area or the invisible area overlaps the trace area, compared to the case where the occupied area or the invisible area does not overlap the trace area, the certainty factor of the detection of the moving object The moving object detection device according to claim 1, wherein is calculated as a low value.
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