JP6598885B2

JP6598885B2 - 物体認識装置および物体認識方法

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Publication number: JP6598885B2
Application number: JP2018000515A
Authority: JP
Inventors: 真一立岩
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 2018-01-05
Filing date: 2018-01-05
Publication date: 2019-10-30
Anticipated expiration: 2038-01-05
Also published as: JP2019120584A

Description

本発明は、車両に搭載する物体検出装置であって、車両の上下運動により発生する、認識した物体の検出誤差を補正できる物体認識装置および物体認識方法に関するものである。

従来から、レーダによって取得されるレーダ物標情報と、カメラによって取得される画像物標情報とを、フュージョン（融合）させて、車両前方の物体を検出する障害物検出装置が提案されている（例えば、特許文献１参照）。

特許文献１の障害物検出装置は、車両の減速度に応じてフュージョン検出の検出範囲を拡大設定できる構成を備えている。その結果、車両の減速度に起因して、上下に運動するピッチングあるいはノーズダイブと呼ばれる事象が発生することで、レーダ物標情報の信頼度が低下した場合であっても、確実にレーダ物標情報と画像物標情報とのフュージョン検出を行うことができる。

特許第５９１００４６号公報

しかしながら、従来技術には、以下のような課題がある。
車両に搭載されるセンサは、電磁波の送受信により物体を識別するセンサ、物体の画像を取得するカメラ、などがある。特に、電磁波の送受信により物体までの位置を測定するセンサを含む、複数のセンサで同一物体を検出する場合には、電磁波が照射される上下角は、車両の動きに伴い変動する。このため、従来の物体認識装置は、車両の動きによって検出誤差が発生してしまう。検出誤差は、車両の走行環境により随時変動するため、推定することが困難である。

従来の物体認識装置は、上述した検出誤差の補正を考慮していない。また、従来の物体認識装置は、車両の減速度に伴い発生する上下の運動に対しては、物体の検出範囲を広げることで対処している。そのため、従来の物体認識装置は、検出誤差を含んだままフュージョン検出している。その結果、複数のセンサが実際には同一物体の位置を検出している場合でも、実際の物体の位置とフュージョン検出した位置とで異なる結果になってしまうという課題がある。

本発明は、上述したような課題を解決するためになされたものであり、車両の上下運動の大きさに対応して検出誤差を補正できる物体認識装置および物体認識方法を得ることを目的とする。

本発明における物体認識装置は、車両に搭載され、車両の上下運動の大きさを検出する上下運動検出部と、車両の周囲の物体の位置を第１の位置情報として検出する第１の物体検出部と、車両の周囲の物体の位置を第２の位置情報として検出する検出部であり、第１の位置情報と比較して、車両の上下運動の大きさに対する第２の位置情報に含まれる位置検出誤差が大きい第２の物体検出部と、車両の上下運動の大きさと関連付けて、第２の物体検出部の位置検出誤差を補正するための補正情報をあらかじめ記憶する記憶部と、第１の物体検出部により検出された第１の位置情報と、第２の物体検出部により検出された第２の位置情報とに基づいて、車両の周囲の物体を認識する物体認識処理部と、を備え、物体認識処理部は、上下運動検出部により検出された車両の上下運動の大きさが、あらかじめ設定した許容範囲を逸脱している場合には、記憶部から車両の上下運動の大きさに応じて補正情報を抽出し、抽出した補正情報に基づいて第２の位置情報を補正することで、補正後の第２の位置情報を生成し、第１の位置情報および補正後の第２の位置情報に基づいて車両の周囲の物体の位置を特定し、物体認識処理部は、第１の位置情報と第２の位置情報との相関処理により、第１の位置情報を有する物体と第２の位置情報を有する物体とが同一物体であるか否かを判断する第１認識処理部と、同一物体であると判断した場合には、第１の位置情報および補正後の第２の位置情報に基づいて車両の周囲の物体の位置を特定し、同一物体でないと判断した場合には、第１の位置情報を有する物体の位置の特定と、補正後の第２の位置情報を有する物体の位置の特定を個別に行う第２認識処理部と、を含み、物体認識処理部に含まれる第２認識処理部は、前回周期において特定した物体の今回周期における予測位置情報を算出し、第１の位置情報と予測位置情報との相関処理により、第１の位置情報を有する物体と前回周期において特定した物体とが同一物体であるか否かを判断する第１判断処理を実行し、第２の位置情報と予測位置情報との相関処理により、第２の位置情報を有する物体と前回周期において特定した物体とが同一物体であるか否かを判断する第２判断処理を実行し、第１判断処理および第２判断処理の両方で同一物体であると判断できた場合には、第１の位置情報を有する物体と第２の位置情報を有する物体とが同一物体であると判断し、第１判断処理および第２判断処理の両方で同一物体であると判断できなかった場合には、第１の位置情報を有する物体と第２の位置情報を有する物体とが同一物体でないと判断し、同一物体であると判断した場合には、第１の位置情報および補正後の第２の位置情報に基づいて車両の周囲の物体の位置を特定し、同一物体でないと判断した場合には、第１の位置情報を有する物体の位置の特定と、補正後の第２の位置情報を有する物体の位置の特定を個別に行う、ものである。

また、本発明における物体認識方法は、車両に搭載され、車両の上下運動の大きさを検出する上下運動検出部と、車両の周囲の物体の位置を第１の位置情報として検出する第１の物体検出部と、車両の周囲の物体の位置を第２の位置情報として検出する検出部であり、第１の位置情報と比較して、車両の上下運動の大きさに対する第２の位置情報に含まれる位置検出誤差が大きい第２の物体検出部と、車両の上下運動の大きさと関連付けて、第２の物体検出部の位置検出誤差を補正するための補正情報をあらかじめ記憶する記憶部と、第１の物体検出部により検出された第１の位置情報と、第２の物体検出部により検出された第２の位置情報とに基づいて、車両の周囲の物体を認識する物体認識処理部と、を備えた物体認識装置において、物体認識処理部により実行される物体認識処理方法であって、上下運動検出部により検出された車両の上下運動の大きさが、あらかじめ設定した許容範囲を逸脱している場合には、記憶部から車両の上下運動の大きさに応じて補正情報を抽出する抽出ステップと、抽出した補正情報に基づいて第２の位置情報を補正することで、補正後の第２の位置情報を生成する補正ステップと、第１の位置情報および補正後の第２の位置情報に基づいて車両の周囲の物体の位置を特定する物体特定ステップと、を有し、物体認識処理部は、第１の位置情報と第２の位置情報との相関処理により、第１の位置情報を有する物体と第２の位置情報を有する物体とが同一物体であるか否かを判断する第１認識処理部と、同一物体であると判断した場合には、第１の位置情報および補正後の第２の位置情報に基づいて車両の周囲の物体の位置を特定し、同一物体でないと判断した場合には、第１の位置情報を有する物体の位置の特定と、補正後の第２の位置情報を有する物体の位置の特定を個別に行う第２認識処理部と、を含み、物体認識処理部に含まれる第２認識処理部は、前回周期において特定した物体の今回周期における予測位置情報を算出するステップと、第１の位置情報と予測位置情報との相関処理により、第１の位置情報を有する物体と前回周期において特定した物体とが同一物体であるか否かを判断する第１判断処理を実行するステップと、第２の位置情報と予測位置情報との相関処理により、第２の位置情報を有する物体と前回周期において特定した物体とが同一物体であるか否かを判断する第２判断処理を実行するステップと、第１判断処理および第２判断処理の両方で同一物体であると判断できた場合には、第１の位置情報を有する物体と第２の位置情報を有する物体とが同一物体であると判断するステップと、第１判断処理および第２判断処理の両方で同一物体であると判断できなかった場合には、第１の位置情報を有する物体と第２の位置情報を有する物体とが同一物体でないと判断するステップと、同一物体であると判断した場合には、第１の位置情報および補正後の第２の位置情報に基づいて車両の周囲の物体の位置を特定するステップと、同一物体でないと判断した場合には、第１の位置情報を有する物体の位置の特定と、補正後の第２の位置情報を有する物体の位置の特定を個別に行うステップと、を有するものである。

本発明による物体認識装置によれば、第１の物体認識装置および第２の物体認識装置によって検出された物体の位置情報から、差分演算の結果を判定することにより、自車両の上下運動が検出できる。さらに、補正データにより、車両の上下運動の大きさに対応して検出誤差を補正でき、正確に物体の認識を更新することができる。その結果、車両の上下運動の大きさに対応して検出誤差を補正できる物体認識装置および物体認識方法を得ることができる。

本発明の実施の形態１に係る物体認識装置の構成を示すブロック図である。本発明の実施の形態１に係る物体認識装置の構成を示す機能ブロック図である。本発明の実施の形態１に係る物体認識装置における上下運動検出部の構成を示すブロック図である。本発明の実施の形態１に係る物体認識装置における物体認識処理部の構成を示すブロック図である。本発明の実施の形態１および２に係る物体認識装置における記憶部に格納する関連付けテーブルの一例を示す図である。本発明の実施の形態１に係る物体認識装置における動作処理のフローチャートを示す図である。本発明の実施の形態１に係る物体認識装置における上下運動の検出方法を説明する図である。本発明の実施の形態１に係る物体認識装置における（Ａ）の動作処理のフローチャートを示す図である。本発明の実施の形態１に係る物体認識装置における位置情報の補正方法を説明する図である。本発明の実施の形態１に係る物体認識装置における（Ｂ）の動作処理のフローチャートを示す図である。本発明の実施の形態１に係る物体認識装置における（Ｃ）の動作処理のフローチャートを示す図である。本発明の実施の形態２に係る物体認識装置における重み付けを利用した物体認識処理部の構成を示すブロック図である。

以下に、本発明の物体認識装置および物体認識方法の好適な実施の形態について、図面を用いて説明する。

実施の形態１.
図１は、本発明の実施の形態１に係る物体認識装置１の構成を示すブロック図である。本実施の形態１において、上下運動検出部２０は、自車両の上下運動の有無を検出する。そして、物体認識処理部３０は、第１の物体検出部１００および第２の物体検出部２００が検出した位置情報に基づいて、同一物体であるか否かを判定する。その判定結果に基づいて、物体認識装置１は、自車両の上下運動の大きさに対応して検出誤差を補正する。

本実施の形態１に係る物体認識装置１は、上下運動検出部２０、物体認識処理部３０、記憶部５０、第１の物体検出部１００、および第２の物体検出部２００を備えて構成されている。以下の説明では、これらを、物体認識装置１の各ブロックと称する場合がある。

図１に示すように、第１の物体検出部１００および第２の物体検出部２００は、自車両周辺における物体の位置情報を検出する。検出された物体の位置情報は、上下運動検出部２０へ送出されるとともに、物体認識処理部３０へも送出される。ここで、第１の物体検出部１００と第２の物体検出部２００は、検出方法が異なる検出部であり、自車両の上下運動の大きさによって、それぞれの検出結果が異なるものとする。

物体認識処理部３０は、第１の物体検出部１００および第２の物体検出部２００から受信した物体の位置情報を統合して、一つの認識結果を生成する。物体の認識結果は、上下運動検出部２０へフィードバックされる。

ここで、認識結果とは、第１の物体検出部１００と第２の物体検出部２００とで検出した、物体の位置情報が、同一物体のものであると認識した場合のことである。

また、第２の物体検出部２００に関係する、自車両の上下運動に対応した誤差の補正情報は、記憶部５０に、あらかじめ格納されている。記憶部５０に格納されている誤差の補正情報は、上下運動検出部２０から送出される、第１の物体検出部１００と第２の物体検出部２００による物体の検出位置の差分情報と関連付けられている。物体認識処理部３０は、記憶部５０に記憶された誤差の補正情報に基づいて、自車両の上下運動に対応して、第１の物体検出部１００と第２の物体検出部２００の検出誤差に対する補正データを生成する。

本発明の実施の形態１に係る物体認識装置１の機能について、図２を用いて説明する。図２は、図１に示した物体認識装置１の構成を示す機能ブロック図である。物体認識装置１は、制御部１０、上下運動検出部２０、物体認識処理部３０、電気信号変換部４０、記憶部５０、第１の物体検出部１００、および第２の物体検出部２００を備えている。

制御部１０は、物体認識装置１の機能を統括して制御するＥＣＵ（ＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＣｏｎｔｒｏｌＵｎｉｔ）である。また、制御部１０は、後述する、上下運動検出部２０および物体認識処理部３０の各ブロックと、記憶部５０とを、それぞれ単独で制御する、または組み合わせて制御する機能を備えている。

ところで、本発明の実施の形態１に係る物体認識装置１は、後述するように、自車両の上下運動に対応する検出誤差を補正する一連の処理を、周期的に、かつ、繰り返し実行する。周期的な一連の繰り返し処理を実行するために必要な時刻データは、制御部１０で管理している。

上述したように、自車両の上下運動に対応する検出誤差を補正する一連の処理は、一度終了した後、必要に応じて繰り返し実行される。以下では、説明を簡単にするため、次回以降の繰り返し処理において必要となる、相関データ、検出誤差、検出値、補正値などの一連のデータのことを、「前回データ」と称する。

前回データは、記憶部５０に格納される。そして、制御部１０の指令に応じて、格納された前回データは、呼び出すことが可能になっている。

上下運動検出部２０は、差分演算部２１、比較部２２、および判定部２３を備えている。上下運動検出部２０は、差分演算部２１において、第１の物体検出部１００と第２の物体検出部２００とから受信した物体の位置情報の差分を演算する。

比較部２２は、差分演算の結果とあらかじめ設定してある閾値条件とを比較する。なお、使用する閾値条件は、記憶部５０に格納されている。

さらに、判定部２３は、比較結果に基づいて、自車両の上下運動のレベルを判定する。そして、判定部２３は、物体の位置の差分情報を記憶部５０へ送出する。なお、記憶部５０には、上下運動のレベルによって検出誤差を補正するための、タグを付けた関連付けテーブルが、あらかじめ用意してある。

物体認識処理部３０は、補正処理部３１、予測処理部３２、および相関処理部３３を備えている。物体認識処理部３０は、第２の物体検出部２００が検出した物体の位置情報を受信すると、補正処理部３１において、記憶部５０から呼び出した検出誤差のデータに基づいて、物体の位置情報を補正する。物体の位置情報を補正するデータは、測定毎に取得した２つのデータを使用する。

予測処理部３２は、第１の物体検出部１００、第２の物体検出部２００のいずれか、または、その両方で検出した物体の位置情報から生成した前回の認識結果の位置情報に基づいて、第１の物体検出部１００、第２の物体検出部２００のいずれか、または、その両方で物体が検出された時刻における認識結果の位置を予測する。

相関処理部３３は、制御部１０の命令により、第１の物体検出部１００および第２の物体検出部２００で検出された物体と、予測処理部３２から出力された予測処理後の認識結果とを対応付ける相関処理を実行し、相関データとして認識結果を生成する。

さらに、相関処理部３３は、認識した物体の位置を予測するために、予測処理部３２へ認識結果を送出されるとともに、車両の上下運動を検出するために、上下運動検出部２０へ認識結果と相関した物体検出部が検出した物体の情報を送出する。

なお、物体認識処理部３０は、第１の物体検出部１００および第２の物体検出部２００の、それぞれに対して独立した構成にしてもよいし、一部または全ブロックがひとつにまとめられていてもよい。

また、物体認識処理部３０は、周期的な繰り返し処理に対応できるように、認識処理部に関するブロックを個別に設置して、測定周期毎に検出した物体が、同一であるか否かの判断処理を実行できるように構成してもよい。

電気信号変換部４０は、自車両の上下運動に関する機械的な変位を電気信号に変換して検出する。例えば、電気信号変換部４０は、磁気効果を利用する磁気センサ、圧電効果を利用する圧電センサなどを適用して、機械的な変位を電気的な信号の変化に変換している。

記憶部５０は、揮発メモリ、不揮発メモリなどで構成される。記憶部５０は、補正データ、差分演算データ、誤差データ、検出閾値などを保存する。また、記憶部５０は、タグで分類した検出誤差を補正するための関連付けテーブルが格納してある。その関連付けテーブルは、必要に応じて書き換えが可能である。さらに、記憶部５０には、物体認識装置１の機能を制御するためのプログラムデータが保存されている。

第１の物体検出部１００および第２の物体検出部２００は、物体から放射または反射した光、電磁波などを受信して、信号処理、画像処理などを適用することで、物体までの距離、方位角、相対速度などを計測し、自車両の位置情報を検出する。具体的には、第１の物体検出部１００および第２の物体検出部２００は、例えば、カメラ、ミリ波レーダ、レーザレーダ、超音波センサ、赤外線センサなどを、それぞれ単独または組み合わせて使用することができる。

ここで、第１の物体検出部１００は、第２の物体検出部２００よりも検出誤差が小さいものとする。つまり、第２の物体検出部２００の検出誤差は、第１の物体検出部１００の検出誤差よりも大きいものとする。

第１の物体検出部１００は、例えば、画角の広いカメラを自車両の室内に設置することで、上下方向に自車両が運動した場合においても、物体の検出に対して影響を受け難く、物体の位置に関する検出誤差は、小さくなる。

一方、第２の物体検出部２００は、例えば、ミリ波レーダ、レーザレーダなどを自車両の前面部に設置することで、高い指向性により感度の良い検出特性が得られる。しかしながら、上下方向に自車両が運動した場合には、検出角度が狭いため、物体の検出に対して影響を受け易く、物体の位置に関する検出誤差は大きくなる。

なお、本実施の形態１の説明では、物体検出部の個数を２としている。ただし、物体検出部の個数は、自車両の上下運動による検出の誤差が、あらかじめ測定されている場合には、特に制限を設けていない。

本実施の形態１において、第１の物体検出部１００の検出誤差は、第２の物体検出部２００の検出誤差よりも小さい場合を想定している。また、第２の物体検出部２００は、高い感度を有し、物体の検出特性に優れるというメリットがある。上述した物体検出部の状況を想定して説明する。

次に、本発明の実施の形態１に係る物体認識装置１における、上下運動検出部２０および物体認識処理部３０の構成、記憶部５０に格納されている関連付けテーブルの一例について、図３〜図５を用いて説明する。

図３は、本発明の実施の形態１に係る物体認識装置１における上下運動検出部２０の構成を示すブロック図である。図４は、本発明の実施の形態１に係る物体認識装置１における物体認識処理部３０の構成を示すブロック図である。図５は、本発明の実施の形態１に係る物体認識装置１における記憶部５０に格納する関連付けテーブルの一例を示す図である。

本発明の実施の形態１に係る物体認識装置１は、図１および図２に示すように、制御部１０が統括して、上下運動検出部２０、物体認識処理部３０、および記憶部５０を、並列に処理できる構成となっている。

ここでは、上下運動検出部２０、物体認識処理部３０、および記憶部５０に関連する部分を説明し、図１および図２で説明した重複部分については、説明を省略する。

上下運動検出部２０は、差分演算部２１において、第１の物体検出部１００と第２の物体検出部２００とから受信した物体の位置情報の差分を演算する。なお、差分演算部２１は、図４に示すように、物体認識処理部３０において、相関処理部３３で実行した前回データの相関データから、物体が同一であると判断された場合には、差分演算を実行する。なお、図４に示す物体認識処理部３０については、上述したように、図１および図２を用いて説明しているため、説明を省略する。

比較部２２は、差分演算の結果とあらかじめ設定してある閾値条件とを比較する。閾値条件は、上下運動検出閾値２４として、記憶部５０に格納してあるデータを呼び出す。上下運動の有無は、比較部２２の結果に基づいて、判定部２３が判断する。

上下運動の有無に関するデータは、上下運動検出部２０の判定部２３から記憶部５０へ送出される。図５に示すように、判定部２３から記憶部５０へ送出される結果は、タグが付けられた検出誤差データとして保存される。

つまり、検出誤差データは、差分演算部２１の結果と第２の物体検出部２００の位置情報に対する補正量とを表し、タグで区別されている。なお、第２の物体検出部２００の位置情報に対する補正量は、あらかじめ検出誤差として計測されている。そして、自車両の上下運動の大きさに対応した誤差の量が、データとして格納されている。

なお、物体認識装置１内の各ブロックおよび制御部１０の各ブロックは、それぞれ独立したＥＣＵに搭載されるように構成してもよいし、一部または全ブロックが一つのＥＣＵに搭載されるように構成してもよい。

次に、図６のフローチャートを用いて、実施の形態１に係る物体認識装置１の処理の流れを説明する。図６は、本発明の実施の形態１に係る物体認識装置１における動作処理のフローチャートを示す図である。なお、以下の説明では、図１に示した各構成による動作として説明し、全体の統括制御を行う制御部１０の動作については、適宜、説明を省略する。

最初に、第１の物体検出部１００は、位置情報に関する検出データの取得処理を行う（ステップＳ１００）。第１の物体検出部１００は、自車両の上下運動の影響を受け難く、物体の位置に関する検出誤差が小さい。その結果、最初に、第１の物体検出部１００は、物体の有無を、物体の位置情報として検出する。

ステップＳ１００において、第１の物体検出部１００が、物体の位置情報を検出した場合には（ステップＳ１００においてＹｅｓの場合）、続いて、第２の物体検出部２００は、位置情報に関する検出データの取得処理を行う（ステップＳ１１０）。

第２の物体検出部２００は、自車両の上下運動の影響を受け易く、物体の位置に関する検出誤差が大きい。そのため、第２の物体検出部２００で取得された位置情報は、補正処理を繰り返し実行する必要がある。

ステップＳ１１０において、第２の物体検出部２００が、物体の位置情報を検出した場合には（ステップＳ１１０においてＹｅｓの場合）、物体認識処理部３０は、第１の物体検出部１００で検出された物体と、第２の物体検出部２００で検出された物体とが、同一の物体であるか否かを照合判定する。

つまり、物体認識処理部３０は、相関処理部３３により、第１の物体検出部１００で検出された物体と、第２の物体検出部２００で検出された物体との相関処理を行うことで、それぞれで検出された物体が同一であるか否かを判断する。その結果、同一の物体であると判定された場合には（ステップＳ１２０においてＹｅｓの場合）、上下運動検出部２０は、位置情報に関する差分演算を実行する（ステップＳ１３０）。

一方、物体が同一でないと判断された場合には（ステップＳ１２０においてＮｏの場合）、（Ａ）以降のステップが実行される。

ステップＳ１３０の続きとして、上下運動検出部２０は、位置情報に関する差分演算の結果を、あらかじめ設定して記憶部５０に格納されている上下運動検出閾値２４の値と比較する。

つまり、上下運動検出部２０は、比較部２２において、記憶部５０から呼び出された上下運動検出閾値２４と位置情報に関する差分演算の結果とを比較する。

ステップＳ１３０において、位置情報に関する差分演算の結果が、あらかじめ設定されている上下運動検出閾値２４の値以上の場合には（ステップＳ１３０においてＹｅｓの場合）、上下運動検出部２０は、上下運動を検知したか否かを判定するため、ステップＳ１４０へ進む。なお、上下運動検出閾値２４の値は、「補正を必要とする上下運動があった」ことを判断するためのものであり、可変できるようになっている。

一方、位置情報に関する差分演算の結果が、上下運動検出閾値２４よりも小さい場合には（ステップＳ１３０においてＮｏの場合）、（Ａ）以降のステップが実行される。

ここで、ステップＳ１２０およびステップＳ１３０における上下運動の検出方法について、図７を用いて説明する。図７は、本発明の実施の形態１に係る物体認識装置１における上下運動の検出方法を説明する図である。

図７に示すように、前回の検出時において、自車両は、先行車両との位置関係を認識している。つまり、自車両の第１の物体検出部１００および第２の物体検出部２００は、どちらも先行車両の位置情報を検出し、物体認識処理部３０によって同一物体と認識されている。そして、前回の測定における相関データから、認識結果が生成された状態が、図７の１００１として示されている。

次に、今回の測定時において、自車両に上下運動が発生した状態が、図７の１００２として示されている。上下運動の影響を強く受ける自車両の第２の物体検出部２００は、誤差を含んだ状態で位置情報を検出する。一方、上下運動の影響を受け難い自車両の第１の物体検出部１００は、ほとんど誤差を含まない状態で位置情報を検出している。

前回の測定時には、前回データの結果から、第１の物体検出部１００により検出された物体と第２の物体検出部２００により検出された物体とが同一物体と認識されている。そこで、今回の測定時には、同一物体であることを前提にして、上下運動検出部２０は、第１の物体検出部１００と第２の物体検出部２００とで検出された、２つの位置情報の差分を算出することで、上下運動による影響を定量的に求めている。

つまり、上下運動検出部２０は、図７の１００３に示したように、あらかじめ上下運動に対応する閾値の計測結果が記憶されたデータと、算出した差分値との比較により、上下運動を定量的に検出できる。

図６の説明に戻り、ステップＳ１４０において、上下運動検出部２０は、位置情報に関する差分演算の結果が、あらかじめ設定されている上下運動検出閾値２４の値以上の場合には、上下運動が生じたと判定し、位置情報に関する差分演算の結果を検出誤差データとして記憶部５０へ送出する。

つまり、ステップＳ１４０における、上下運動の定量的な判定は、位置情報に関する差分演算の結果に基づいて実行される。

ところで、電気信号変換部４０は、自車両の上下運動に関する機械的な変位を電気信号に変換して検出する機能を有する。電気信号変換部４０は、例えば、磁気効果を利用する磁気センサ、圧電効果を利用する圧電センサなどを適用して、機械的な変位を電気的な信号の変化に変換している。

したがって、電気信号変換部４０を利用できる場合には、上下運動の定量的な判定は、電気信号変換部４０からの電気的な信号の変化に基づいて実行することも可能である。

例えば、上下運動検出部２０は、図５に示すような関連付けテーブルを利用することも可能である。第１の物体検出部１００および第２の物体検出部２００において、誤差の大きさを含む位置情報を事前に計測しておき、記憶部５０に格納しておく。そして、上下運動検出部２０は、記憶部５０に記憶された計測結果と、電気信号変換部４０で検出された電気的な変化量とを対応させることで、上下運動を定量的に判定できる。

上述したように、上下運動の検出、判定は、位置情報に関する差分演算の結果に基づいてもよく、機械的な変位を電気的な信号の変化に変換した結果に基づいてもよい。また、それらの結果を併用してもよい。

ステップＳ１４０において、上下運動が検出された場合には（ステップＳ１４０においてＹｅｓの場合）、物体認識処理部３０は、第２の物体検出部２００の位置情報を補正するための補正量を呼び出す（ステップＳ１５０）。そして、（Ａ）以降の処理が実行される。

一方、ステップＳ１４０において、上下運動が検出されかなった場合には（ステップＳ１４０においてＮｏの場合）、ステップＳ１５０を実行せず、直接（Ａ）以降の処理が実行される。

次に、先のステップＳ１１０において、第２の物体検出部２００が、物体の位置情報を検出できなかった場合について説明する。

この場合には、第１の物体検出部１００で検出された物体の位置情報と第２の物体検出部２００で検出された物体の位置情報との差分演算ができない。このため、第１の物体検出部１００で検出された物体の位置情報のみに基づいて（Ｂ）以降の処理が実行される（ステップＳ１６０）。

なお、ステップＳ１６０において、制御部１０は、位置情報の差分をとる相手が存在しないことを、上下運動検出部２０へ送出するように、記憶部５０へ指令する。例えば、記憶部５０から「０」の信号を出力してもよい。そして、ステップＳ１６０から（Ｂ）のステップへ移行する。

次に、ステップＳ１００において、第１の物体検出部１００が、物体の位置情報を検出できなかった場合について説明する。

この場合には、第２の物体検出部２００は、位置情報に関する検出データの取得処理を行う（ステップＳ１７０）。

第２の物体検出部２００が、物体の位置情報を検出しなかった場合には（ステップＳ１７０においてＮｏの場合）、一連の処理が終了する。

一方、第２の物体検出部２００が、物体の位置情報を検出した場合には（ステップＳ１７０においてＹｅｓの場合）、第１の物体検出部１００で検出された物体の位置情報と第２の物体検出部２００で検出された物体の位置情報との差分演算ができない。このため、第２の物体検出部２００で検出された物体の位置情報のみに基づいて（Ｃ）以降の処理が実行される（ステップＳ１８０）。

なお、ステップＳ１８０において、制御部１０は、位置情報の差分をとる相手が存在しないことを、上下運動検出部２０へ送出するように、記憶部５０へ指令する。例えば、記憶部５０から「０」の信号を出力してもよい。そして、ステップＳ１８０から（Ｃ）のステップへ移行する。

次に、図８〜図１１を用いて、実施の形態１に係る物体認識装置１におけるステップ（Ａ）〜ステップ（Ｃ）の処理の流れを説明する。

図８は、本発明の実施の形態１に係る物体認識装置１における（Ａ）の動作処理のフローチャートを示す図である。図９は、本発明の実施の形態１に係る物体認識装置１における位置情報の補正方法を説明する図である。図１０は、本発明の実施の形態１に係る物体認識装置１における（Ｂ）の動作処理のフローチャートを示す図である。図１１は、本発明の実施の形態１に係る物体認識装置１における（Ｃ）の動作処理のフローチャートを示す図である。

まず、図８を用いて、（Ａ）の処理の流れを説明する。物体認識処理部３０は、ステップＳ１５０で呼び出した補正量データに基づいて、第２の物体検出部２００の位置情報を補正する（ステップＳ２００）。具体的な補正処理について、図９を用いて説明する。

図９に示したように、前回の測定時において、自車両は、先行車両との位置関係を認識している。つまり、自車両の第１の物体検出部１００および第２の物体検出部２００は、どちらも先行車両の位置情報を検出し、同一物体と認識している。そして、相関データから認識結果を生成した状態が２００１に示されている。なお、この２００１に示す状態を、通常状態と称することとする。

２００１に示す通常状態から、自車両に上下運動が発生した状況を２００２に示す。自車両に上下運動が発生した場合には、上下運動の影響を強く受ける第２の物体検出部２００は、誤差を含んだ状態で位置情報を検出する。

その結果、第２の物体検出部２００が検出した位置情報は、実際の物体の位置よりも大きなズレが生じている。一方、上下運動の影響を受け難い第１の物体検出部１００は、ほとんど誤差を含まない状態で位置情報を検出する。

２００２の状況では、第２の物体検出部２００からの位置情報は、誤差を含み、実際の物体の位置情報とは一致しない。そのため、物体認識処理部３０は、位置情報の補正を実行する。具体的には、物体認識処理部３０は、記憶部５０から抽出した補正量データの情報を用いて、第２の物体検出部２００が検出した位置情報を補正する。補正を実施した状態が、２００３に示されている。

位置情報の補正は、例えば、図５に示すような関連付けテーブルを用いる方法がある。物体認識処理部３０は、上下運動検出部２０によって算出された差分結果が「１０」であった場合には、図５のタグ７で関連付けられた、「＋１０」を補正量として、記憶部から抽出する。

物体認識処理部３０は、２００３に示す場合のように、誤差を含んだ位置情報に対して、補正量である「＋１０」を加算する補正処理を実行する。この結果、第２の物体検出部２００の位置情報を、上下運動による誤差の分だけ補正することができる。

このような補正処理が実行されることで、自車両に上下運動が発生して、第２の物体検出部２００の位置情報に誤差が生じていた場合にも、位置情報に含まれる誤差の成分を除去できる。

図８の説明に戻り、ステップＳ２００において、第２の物体検出部２００の位置情報を補正した後、物体認識処理部３０は、前回の周期で認識された物体が、今回の周期でどの位置に存在するかを予測する（ステップＳ２１０）。

つまり、ステップＳ２１０において、物体認識処理部３０は、前回データの認識結果に基づいて、時間の経過に伴って移動した物体の予測位置情報を生成する。

次に、ステップＳ２２０において、物体認識処理部３０は、第１の物体検出部１００で検出された位置情報と、ステップＳ２１０で生成した予測位置情報とを比較し、第１の物体検出部１００によって前回データと同一の物体が検出されているか否かを判定する。

つまり、物体認識処理部３０は、第１の物体検出部１００で検出された物体の位置情報とステップＳ２１０で生成した予測位置情報との差分が、あらかじめ設定された閾値以下であるか否かを判定する。

物体認識処理部３０は、差分が閾値以下の場合には（ステップＳ２２０においてＹｅｓの場合）、第１の物体検出部１００によって前回データと同一の物体が検出されたと判定し、ステップＳ２３０に処理を進める。

一方、物体認識処理部３０は、差分が閾値を超える場合には（ステップＳ２２０においてＮｏの場合）、第１の物体検出部１００によって検出された物体は、前回データで認識した物体とは異なると判定し、ステップＳ２７０に処理を進める。

ステップＳ２３０において、物体認識処理部３０は、第２の物体検出部２００で検出された位置情報と、ステップＳ２１０で生成した予測位置情報とを比較し、第２の物体検出部２００によって前回データと同一の物体が検出されているか否かを判定する。

つまり、物体認識処理部３０は、第２の物体検出部２００で検出された物体の位置情報とステップＳ２１０で生成した予測位置情報との差分が、あらかじめ設定された閾値以下であるか否かを判定する。

物体認識処理部３０は、差分が閾値以下の場合には（ステップＳ２３０においてＹｅｓの場合）、第２の物体検出部２００によって前回データと同一の物体が検出されたと判定し、ステップＳ２４０に処理を進める。

一方、物体認識処理部３０は、差分が閾値を超える場合には（ステップＳ２３０においてＮｏの場合）、第２の物体検出部２００によって検出された物体は、前回データで認識した物体とは異なると判定し、ステップＳ２６０に処理を進める。

ステップＳ２４０に進んだ場合には、物体認識処理部３０は、第１の物体検出部１００で検出された物体の位置情報と、第２の物体検出部２００で検出された物体の位置情報の補正後の値とを統合して、物体の認識結果を更新する。そして、ステップＳ２５０に処理を進める。

例えば、物体認識処理部３０は、第１の物体検出部１００で検出された物体の位置情報と、第２の物体検出部２００で検出された物体の位置情報の補正後の値との加算平均を求めることで、物体の認識結果を更新する。

さらに、ステップＳ２５０において、物体認識処理部３０は、更新した物体の認識結果を上下運動検出部２０へフィードバックし、一連の処理を終了する。

次に、先のステップＳ２３０においてＮｏと判定されることで、ステップＳ２６０に進んだ場合について説明する。

この場合には、第１の物体検出部１００で検出された物体が、前回データの物体と同一であると判定されていることになる。そこで、ステップＳ２６０において、物体認識処理部３０は、第１の物体検出部１００で検出された物体の位置情報を用いて、物体の認識結果を更新する。そして、ステップＳ２５０に処理を進める。

例えば、物体認識処理部３０は、第１の物体検出部１００で検出された物体の位置情報と、ステップＳ２１０で生成された予測位置情報との加算平均を求めることで、物体の認識結果を更新する。

さらに、このステップＳ２６０において、物体認識処理部３０は、第２の物体検出部２００で検出された物体の位置情報を用いて、新規の物体に相当する認識結果を新たに生成する。

そして、ステップＳ２５０に進み、物体認識処理部３０は、更新した物体の認識結果、および新たに作成した認識結果を上下運動検出部２０へフィードバックし、一連の処理を終了する。

次に、先のステップＳ２２０においてＮｏと判定されることで、ステップＳ２７０に進んだ場合について説明する。

この場合には、第２の物体検出部２００で検出された物体が、前回データの物体と同一であると判定されていることになる。そこで、ステップＳ２７０において、物体認識処理部３０は、第２の物体検出部２００で検出された物体の位置情報の補正後の値を用いて、物体の認識結果を更新する。そして、ステップＳ２８０に処理を進める。

例えば、物体認識処理部３０は、第２の物体検出部２００で検出された物体の位置情報の補正値と、ステップＳ２１０で生成された予測位置情報との加算平均を求めることで、物体の認識結果を更新する。

さらに、このステップＳ２８０において、物体認識処理部３０は、第１の物体検出部１００で検出された物体の位置情報を用いて、新規の物体に相当する認識結果を新たに生成する。

次に、先のステップＳ２７０においてＮｏと判定されることで、ステップＳ２９０に進んだ場合について説明する。

この場合には、物体認識処理部３０は、第１の物体検出部１００で検出された物体の位置情報、および第２の物体検出部２００で検出された物体の位置情報の補正後の値を用いて、新規の物体に相当する認識結果を新たに生成する。

なお、ステップＳ２９０において、物体認識処理部３０は、第１の物体検出部１００と第２の物体検出部２００のそれぞれで検出された物体が同一でないと判断された場合には、認識結果の情報を破棄するように指令することもできる。

そして、ステップＳ２５０に進み、物体認識処理部３０は、新たに作成した認識結果を上下運動検出部２０へフィードバックし、一連の処理を終了する。

次に、図１０を用いて、（Ｂ）の処理の流れを説明する。（Ｂ）に進む前段のステップＳ１６０では、第１の物体検出部１００でのみ、物体の位置情報が検出されている。すなわち、第２の物体検出部２００により物体の位置情報が検出できなかったため、差分演算ができず、物体の上下運動の検出が不可能になった場合に、（Ｂ）の処理が実行されることとなる。

ステップＳ３００において、物体認識処理部３０は、前回の周期で認識された物体が、今回の周期でどの位置に存在するかを予測する。つまり、ステップＳ３００において、物体認識処理部は、前回データの認識結果に基づいて、時間の経過に伴って移動した物体の予測位置情報を生成する。

次に、ステップＳ３１０において、物体認識処理部３０は、第１の物体検出部１００で検出された位置情報と、ステップＳ３００で生成した予測位置情報とを比較し、第１の物体検出部１００によって前回データと同一の物体が検出されているか否かを判定する。

つまり、物体認識処理部３０は、第１の物体検出部１００で検出された物体の位置情報とステップＳ３００で生成した予測位置情報との差分が、あらかじめ設定された閾値以下であるか否かを判定する。

物体認識処理部３０は、差分が閾値以下の場合には（ステップＳ３１０においてＹｅｓの場合）、第１の物体検出部１００によって前回データと同一の物体が検出されたと判定し、ステップＳ３２０に処理を進める。

ステップＳ３２０に進んだ場合には、物体認識処理部３０は、第１の物体検出部１００で検出された物体の位置情報を用いて、物体の認識結果を更新する。そして、ステップＳ３４０に処理を進める。

一方、ステップＳ３１０において、差分が閾値を超える場合には（ステップＳ３１０においてＮｏの場合）、物体認識処理部３０は、第１の物体検出部１００によって検出された物体は、前回データで認識した物体とは異なると判定し、ステップＳ３３０に処理を進める。

ステップＳ３３０に進んだ場合には、物体認識処理部３０は、第１の物体検出部１００で検出された物体の位置情報を用いて、新規の物体に相当する認識結果を新たに生成する。そして、ステップＳ３４０に処理を進める。

そして、ステップＳ３４０において、物体認識処理部３０は、更新した物体の認識結果、および新たに作成した認識結果を上下運動検出部２０へフィードバックし、一連の処理を終了する。

次に、図１１を用いて、（Ｃ）の処理の流れを説明する。（Ｃ）に進む前段のステップＳ１８０では、第２の物体検出部２００でのみ、物体の位置情報が検出されている。すなわち、第１の物体検出部１００により物体の位置情報が検出できなかったため、差分演算ができず、物体の上下運動の検出が不可能になった場合に、（Ｃ）の処理が実行されることとなる。

ステップＳ４００において、物体認識処理部３０は、前回の周期で認識された物体が、今回の周期でどの位置に存在するかを予測する。つまり、ステップＳ４００において、物体認識処理部は、前回データの認識結果に基づいて、時間の経過に伴って移動した物体の予測位置情報を生成する。

次に、ステップＳ４１０において、物体認識処理部３０は、第２の物体検出部２００で検出された位置情報と、ステップＳ４００で生成した予測位置情報とを比較し、第２の物体検出部２００によって前回データと同一の物体が検出されているか否かを判定する。

つまり、物体認識処理部３０は、第２の物体検出部２００で検出された物体の位置情報とステップＳ４００で生成した予測位置情報との差分が、あらかじめ設定された閾値以下であるか否かを判定する。

物体認識処理部３０は、差分が閾値以下の場合には（ステップＳ４１０においてＹｅｓの場合）、第２の物体検出部２００によって前回データと同一の物体が検出されたと判定し、ステップＳ４２０に処理を進める。

ステップＳ４２０に進んだ場合には、物体認識処理部３０は、第２の物体検出部２００で検出された物体の位置情報を用いて、物体の認識結果を更新する。そして、ステップＳ４４０に処理を進める。

一方、ステップＳ４１０において、差分が閾値を超える場合には（ステップＳ４１０においてＮｏの場合）、物体認識処理部３０は、第２の物体検出部２００によって検出された物体は、前回データで認識した物体とは異なると判定し、ステップＳ４３０に処理を進める。

ステップＳ４３０に進んだ場合には、物体認識処理部３０は、第２の物体検出部２００で検出された物体の位置情報を用いて、新規の物体に相当する認識結果を新たに生成する。そして、ステップＳ４４０に処理を進める。

そして、ステップＳ４４０において、物体認識処理部３０は、更新した物体の認識結果、および新たに作成した認識結果を上下運動検出部２０へフィードバックし、一連の処理を終了する。

以上説明したように、本実施の形態１に係る物体認識装置によれば、第１の物体認識装置および第２の物体認識装置によって検出された物体の位置情報から、差分演算の結果を判定することにより、自車両の上下運動が検出できる。さらに、補正データにより、車両の上下運動の大きさに対応して検出誤差を補正でき、正確に物体の認識を更新することができる。

実施の形態２.
次に、本発明の実施の形態２に係る物体認識装置１における物体認識処理部３０の装置構成について、図１２を用いて説明する。

本発明の実施の形態２と実施の形態１では、認識した物体の位置情報を補正する方法が異なり、物体認識処理部３０の構成に差異がある。実施の形態２の物体認識装置１の構成は、実施の形態１の図１で示したブロック図と同様のため、説明は、省略する。

実施の形態１では、第１の物体検出部１００で検出された位置情報と、第２の物体検出部２００で検出された位置情報の補正後の値とを、単純に加算平均する補正処理について説明した。これに対して、本実施の形態２では、第１の物体検出部１００で検出された位置情報と、第２の物体検出部２００で検出された位置情報との差分の大きさに応じた重み付けによって、補正処理を行う場合について説明する。

図１２は、本発明の実施の形態２に係る物体認識装置１における重み付けを利用した物体認識処理部３０の構成を示すブロック図である。実施の形態１と同様の部分は、同じ符号を付して説明を省略する。

図１２に示すように、物体認識処理部３０は、予測処理部３２および相関処理部３３を備えて構成されている。重み付けに利用するデータは、あらかじめ設定された係数として、記憶部５０に格納されている。

そして、物体認識処理部３０は、重み付けによる補正処理を実行する際に、記憶部５０から係数を読み出す。

なお、物体認識処理部３０は、（１）式に従って認識結果の位置情報を更新する。
Ｘｆ＝ａ・Ｘ１＋（１−ａ）・Ｘ２（１）

ここで、Ｘｆは、更新された後の認識結果の縦位置情報、ａは、記憶装置から出力される重み付け係数（１≧ａ≧０）、Ｘ１は、第１の物体検出部１００により検出された縦位置情報、Ｘ２は、第２の物体検出部２００により検出された縦位置情報、をそれぞれ示している。

なお、本実施の形態２において、自車両の進行方向を「縦位置情報」と称する。例えば、図７および図９に示したような場合には、ｘ軸方向が縦位置、ｙ軸方向が横位置、である。

自車両に上下運動が発生し、第２の物体検出部２００が検出した縦位置情報に、大きな誤差を生じた場合に対して、本実施の形態２による重み付けによる補正処理を適用した具体例を、以下に説明する。

上下運動検出部２０から、Ｘ１とＸ２との差分結果として「１０」が出力され、この差分結果「１０」に対応する重き付け係数として、０．９があらかじめ設定されており、かつ、第１の物体検出部１００と第２の物体検出部２００とで同一物体を検出した場合を想定する。

この場合には、物体認識処理部３０は、上式（１）において、ａ＝０．９を用いて、更新された後の認識結果としての縦位置情報Ｘｆを算出することができる。したがって、縦方向の誤差が相対的に大きい第２の物体検出部２００で検出された縦位置情報の反映度を、相対的に低く設定できる。この結果、第１の物体検出部１００と第２の物体検出部２００の検出感度に応じて、差分結果に関連付けた重み係数を適切な値にあらかじめ設定しておくことで、２つの検出部の検出結果に基づく位置情報の認識精度を向上させることができる。

以上説明したように、本実施の形態２に係る物体認識装置によれば、あらかじめ設定した重み付け係数に従って、同一物体であると認識している場合には、自車両の上下運動に伴う誤差を相対的に多く含んだ位置情報の反映度を低く抑えることができる。この結果、複数の物体検出器を用いた際の認識精度を向上させる事のできる物体認識装置および物体認識方法を実現できる。

１物体認識装置、１０制御部、２０上下運動検出部、２１差分演算部、２２比較部、２３判定部、３０物体認識処理部、３１補正処理部、３２予測処理部、３３相関処理部、４０電気信号変換部、５０記憶部、１００第１の物体検出部、２００第２の物体検出部。

Claims

車両に搭載され、前記車両の上下運動の大きさを検出する上下運動検出部と、
前記車両の周囲の物体の位置を第１の位置情報として検出する第１の物体検出部と、
前記車両の周囲の物体の位置を第２の位置情報として検出する検出部であり、前記第１の位置情報と比較して、前記車両の上下運動の大きさに対する前記第２の位置情報に含まれる位置検出誤差が大きい第２の物体検出部と、
前記車両の上下運動の大きさと関連付けて、前記第２の物体検出部の位置検出誤差を補正するための補正情報をあらかじめ記憶する記憶部と、
前記第１の物体検出部により検出された前記第１の位置情報と、前記第２の物体検出部により検出された前記第２の位置情報とに基づいて、前記車両の周囲の物体を認識する物体認識処理部と、
を備え、
前記物体認識処理部は、
前記上下運動検出部により検出された前記車両の上下運動の大きさが、あらかじめ設定した許容範囲を逸脱している場合には、前記記憶部から前記車両の上下運動の大きさに応じて前記補正情報を抽出し、
抽出した前記補正情報に基づいて前記第２の位置情報を補正することで、補正後の第２の位置情報を生成し、
前記第１の位置情報および前記補正後の第２の位置情報に基づいて前記車両の周囲の物体の位置を特定し、
前記物体認識処理部は、
前記第１の位置情報と前記第２の位置情報との相関処理により、前記第１の位置情報を有する物体と前記第２の位置情報を有する物体とが同一物体であるか否かを判断する第１認識処理部と、
前記同一物体であると判断した場合には、前記第１の位置情報および前記補正後の第２の位置情報に基づいて前記車両の周囲の物体の位置を特定し、前記同一物体でないと判断した場合には、前記第１の位置情報を有する物体の位置の特定と、前記補正後の第２の位置情報を有する物体の位置の特定を個別に行う第２認識処理部と
を含み、
前記物体認識処理部に含まれる前記第２認識処理部は、
前回周期において特定した物体の今回周期における予測位置情報を算出し、
前記第１の位置情報と前記予測位置情報との相関処理により、前記第１の位置情報を有する物体と前記前回周期において特定した物体とが同一物体であるか否かを判断する第１判断処理を実行し、
前記第２の位置情報と前記予測位置情報との相関処理により、前記第２の位置情報を有する物体と前記前回周期において特定した物体とが同一物体であるか否かを判断する第２判断処理を実行し、
前記第１判断処理および前記第２判断処理の両方で同一物体であると判断できた場合には、前記第１の位置情報を有する物体と前記第２の位置情報を有する物体とが同一物体であると判断し、
前記第１判断処理および前記第２判断処理の両方で同一物体であると判断できなかった場合には、前記第１の位置情報を有する物体と前記第２の位置情報を有する物体とが同一物体でないと判断し、
前記同一物体であると判断した場合には、前記第１の位置情報および前記補正後の第２の位置情報に基づいて前記車両の周囲の物体の位置を特定し、
前記同一物体でないと判断した場合には、前記第１の位置情報を有する物体の位置の特定と、前記補正後の第２の位置情報を有する物体の位置の特定を個別に行う
物体認識装置。
前記上下運動検出部は、前記物体認識処理部により、前記第１の位置情報を有する物体と前記第２の位置情報を有する物体とが同一物体であると判断された場合には、前記第１の位置情報と前記第２の位置情報との差分値を算出し、前記差分値を前記車両の上下運動の大きさとする
請求項１に記載の物体認識装置。
前記車両の上下運動に関する機械的な変位を電気信号に変換する電気信号変換部をさらに備え、
前記上下運動検出部は、前記電気信号変換部で変換された前記電気信号を前記車両の上下運動の大きさとする
請求項１に記載の物体認識装置。
車両に搭載され、前記車両の上下運動の大きさを検出する上下運動検出部と、
前記車両の周囲の物体の位置を第１の位置情報として検出する第１の物体検出部と、
前記車両の周囲の物体の位置を第２の位置情報として検出する検出部であり、前記第１の位置情報と比較して、前記車両の上下運動の大きさに対する前記第２の位置情報に含まれる位置検出誤差が大きい第２の物体検出部と、
前記車両の上下運動の大きさと関連付けて、前記第２の物体検出部の位置検出誤差を補正するための補正情報をあらかじめ記憶する記憶部と、
前記第１の物体検出部により検出された前記第１の位置情報と、前記第２の物体検出部により検出された前記第２の位置情報とに基づいて、前記車両の周囲の物体を認識する物体認識処理部と、
を備え、
前記物体認識処理部は、
前記上下運動検出部により検出された前記車両の上下運動の大きさが、あらかじめ設定した許容範囲を逸脱している場合には、前記記憶部から前記車両の上下運動の大きさに応じて前記補正情報を抽出し、
抽出した前記補正情報に基づいて前記第２の位置情報を補正することで、補正後の第２の位置情報を生成し、
前記第１の位置情報および前記補正後の第２の位置情報に基づいて前記車両の周囲の物体の位置を特定し、
前記物体認識処理部は、
前記第１の位置情報と前記第２の位置情報との相関処理により、前記第１の位置情報を有する物体と前記第２の位置情報を有する物体とが同一物体であるか否かを判断する第１認識処理部と、
前記同一物体であると判断した場合には、前記第１の位置情報および前記補正後の第２の位置情報に基づいて前記車両の周囲の物体の位置を特定し、前記同一物体でないと判断した場合には、前記第１の位置情報を有する物体の位置の特定と、前記補正後の第２の位置情報を有する物体の位置の特定を個別に行う第２認識処理部と
を含み、
前記上下運動検出部は、前記物体認識処理部により、前記第１の位置情報を有する物体と前記第２の位置情報を有する物体とが同一物体であると判断された場合には、前記第１の位置情報と前記第２の位置情報との差分値を算出し、前記差分値を前記車両の上下運動の大きさとする
物体認識装置。
車両に搭載され、前記車両の上下運動の大きさを検出する上下運動検出部と、
前記車両の周囲の物体の位置を第１の位置情報として検出する第１の物体検出部と、
前記車両の周囲の物体の位置を第２の位置情報として検出する検出部であり、前記第１の位置情報と比較して、前記車両の上下運動の大きさに対する前記第２の位置情報に含まれる位置検出誤差が大きい第２の物体検出部と、
前記車両の上下運動の大きさと関連付けて、前記第２の物体検出部の位置検出誤差を補正するための補正情報をあらかじめ記憶する記憶部と、
前記第１の物体検出部により検出された前記第１の位置情報と、前記第２の物体検出部により検出された前記第２の位置情報とに基づいて、前記車両の周囲の物体を認識する物体認識処理部と、
を備えた物体認識装置において、前記物体認識処理部により実行される物体認識処理方法であって、
前記上下運動検出部により検出された前記車両の上下運動の大きさが、あらかじめ設定した許容範囲を逸脱している場合には、前記記憶部から前記車両の上下運動の大きさに応じて前記補正情報を抽出する抽出ステップと、
抽出した前記補正情報に基づいて前記第２の位置情報を補正することで、補正後の第２の位置情報を生成する補正ステップと、
前記第１の位置情報および前記補正後の第２の位置情報に基づいて前記車両の周囲の物体の位置を特定する物体特定ステップと、を有し、
前記物体認識処理部は、
前記第１の位置情報と前記第２の位置情報との相関処理により、前記第１の位置情報を有する物体と前記第２の位置情報を有する物体とが同一物体であるか否かを判断する第１認識処理部と、
前記同一物体であると判断した場合には、前記第１の位置情報および前記補正後の第２の位置情報に基づいて前記車両の周囲の物体の位置を特定し、前記同一物体でないと判断した場合には、前記第１の位置情報を有する物体の位置の特定と、前記補正後の第２の位置情報を有する物体の位置の特定を個別に行う第２認識処理部と、を含み、
前記物体認識処理部に含まれる前記第２認識処理部は、
前回周期において特定した物体の今回周期における予測位置情報を算出するステップと、
前記第１の位置情報と前記予測位置情報との相関処理により、前記第１の位置情報を有する物体と前記前回周期において特定した物体とが同一物体であるか否かを判断する第１判断処理を実行するステップと、
前記第２の位置情報と前記予測位置情報との相関処理により、前記第２の位置情報を有する物体と前記前回周期において特定した物体とが同一物体であるか否かを判断する第２判断処理を実行するステップと、
前記第１判断処理および前記第２判断処理の両方で同一物体であると判断できた場合には、前記第１の位置情報を有する物体と前記第２の位置情報を有する物体とが同一物体であると判断するステップと、
前記第１判断処理および前記第２判断処理の両方で同一物体であると判断できなかった場合には、前記第１の位置情報を有する物体と前記第２の位置情報を有する物体とが同一物体でないと判断するステップと、
前記同一物体であると判断した場合には、前記第１の位置情報および前記補正後の第２の位置情報に基づいて前記車両の周囲の物体の位置を特定するステップと、
前記同一物体でないと判断した場合には、前記第１の位置情報を有する物体の位置の特定と、前記補正後の第２の位置情報を有する物体の位置の特定を個別に行うステップと、
を有する物体認識方法。
車両に搭載され、前記車両の上下運動の大きさを検出する上下運動検出部と、
前記車両の周囲の物体の位置を第１の位置情報として検出する第１の物体検出部と、
前記車両の周囲の物体の位置を第２の位置情報として検出する検出部であり、前記第１の位置情報と比較して、前記車両の上下運動の大きさに対する前記第２の位置情報に含まれる位置検出誤差が大きい第２の物体検出部と、
前記車両の上下運動の大きさと関連付けて、前記第２の物体検出部の位置検出誤差を補正するための補正情報をあらかじめ記憶する記憶部と、
前記第１の物体検出部により検出された前記第１の位置情報と、前記第２の物体検出部により検出された前記第２の位置情報とに基づいて、前記車両の周囲の物体を認識する物体認識処理部と、
を備えた物体認識装置において、前記物体認識処理部により実行される物体認識処理方法であって、
前記上下運動検出部により検出された前記車両の上下運動の大きさが、あらかじめ設定した許容範囲を逸脱している場合には、前記記憶部から前記車両の上下運動の大きさに応じて前記補正情報を抽出する抽出ステップと、
抽出した前記補正情報に基づいて前記第２の位置情報を補正することで、補正後の第２の位置情報を生成する補正ステップと、
前記第１の位置情報および前記補正後の第２の位置情報に基づいて前記車両の周囲の物体の位置を特定する物体特定ステップと、を有し、
前記物体認識処理部は、
前記第１の位置情報と前記第２の位置情報との相関処理により、前記第１の位置情報を有する物体と前記第２の位置情報を有する物体とが同一物体であるか否かを判断する第１認識処理部と、
前記同一物体であると判断した場合には、前記第１の位置情報および前記補正後の第２の位置情報に基づいて前記車両の周囲の物体の位置を特定し、前記同一物体でないと判断した場合には、前記第１の位置情報を有する物体の位置の特定と、前記補正後の第２の位置情報を有する物体の位置の特定を個別に行う第２認識処理部と、を含み、
前記上下運動検出部は、前記物体認識処理部により、前記第１の位置情報を有する物体と前記第２の位置情報を有する物体とが同一物体であると判断された場合には、前記第１の位置情報と前記第２の位置情報との差分値を算出し、前記差分値を前記車両の上下運動の大きさとするステップと、
を有する物体認識方法。