JP6910545B2 - 物体検出装置及び物体検出方法 - Google Patents

Description

本発明は、検出対象の物体の位置、及び速度を検出する物体検出装置及び物体検出方法に関する。

従来、この種の物体検出装置として、レーダから物体に電波を送信し、物体との間における距離、角度、相対速度を計測するレーダ装置が挙げられる（例えば、特許文献１参照）。ここで、計測される距離及び角度は、物体の位置の検出に寄与される。

このレーダ装置は、移動体である自車に搭載されるもので、特徴的構成として、対象移動方向判定手段と、対象速度算出手段と、を備える。対象移動方向判定手段は、レーダの正対方向の法線方向をＸとするとき、物体の移動方向を判定する。因みに、レーダの法線方向Ｘの正対方向がＹである。対象速度算出手段は、対象移動方向判定手段の判定結果に基づいて、物体の速度を算出する。

具体的に云えば、対象速度算出手段は、対象移動方向判定手段によって物体がＸ方向に移動していると判定された場合、物体の法線方向Ｘにおける速度を、（Ｖ−Ｖｓ＊ｃｏｓθ／sinθ）として、算出する。但し、ここでのθは、レーダ装置の正対方向Ｙに対する物体の角度である。Ｖは、レーダで計測された相対速度である。Ｖｓは、自車の速度である。＊は、乗算の演算子である。

特許第４９９４４１２号公報

上述した特許文献１に係るレーダ装置によって、物体の速度を算出する場合、まず第１周期で対象移動方向判定手段が物体の移動方向を判定する。次に、第２周期で対象速度算出手段が物体の速度を算出する。このため、物体の移動方向、移動速度を求めるには、最低でも２周期の時間を要する。これにより、特許文献１のレーダ装置では、物体の速度を検出するために相当な時間を要してしまうという問題がある。

本発明は、このような問題点を解決するためになされたもので、従来技術と比較して短時間で同一の物体の移動方向、移動速度を算出できる物体検出装置及び物体検出方法を提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、本発明の移動体に搭載される物体検出装置に係る一つは、電波を送信し、移動体の周辺に存在する検出対象の物体から得られる反射波に基づいて、反射点における物体の位置、ドップラー速度を測定する測定部と、反射点として、複数の反射点が得られた場合に、複数の反射点が同一の物体からのものであるか否かを判定し、同一の物体と判断した反射点毎にグループ分けするグルーピング処理を行うグルーピング処理部と、グルーピング処理の結果に基づいて、同一の物体の複数の反射点のドップラー速度、位置を用いて、同一の物体の移動方向、移動速度を算出する移動速度算出部と、移動速度算出部で算出された移動方向、移動速度を、同一の物体の位置、速度の情報として出力する出力部と、を備え、移動速度算出部は、グルーピング処理部が同一の物体と判断した場合、以下の関係式Ｖｄ＿ｉ＝Ｖ×ｃｏｓ（θ＿ｉ−ψ）を用いて、移動方向及び移動速度を同時に算出し、但し、関係式において、添え字ｉは、同一の検出対象物と判定された反射点のインデックスを表わし、Ｖｄ＿ｉは、グルーピング処理された反射点のうちのｉ番目の反射点におけるドップラー速度を表わし、θ＿ｉは、グルーピング処理された反射点のうちのｉ番目の反射点における方位角を表わし、Ｖは、グルーピング処理された同一の物体との相対的な移動速度を表わし、ψは、グルーピング処理された同一の物体の移動方向を表わす。

上記目的を達成するため、本発明の移動体に適用される物体検出方法に係る一つは、電波を送信し、移動体の周辺に存在する検出対象の物体から得られる反射波に基づいて、反射点における物体の位置、ドップラー速度を測定する第１のステップと、第１のステップで反射点として複数の反射点が得られた場合に、複数の反射点が同一の物体からのものであるか否かを判定し、同一の物体と判断した反射点毎にグループ分けするグルーピング処理を行う第２のステップと、第２のステップでのグルーピング処理の結果に基づいて、同一の物体の複数の反射点のドップラー速度、位置を用いて、同一の物体の移動方向、移動速度を算出する第３のステップと、第３のステップで算出された移動方向、移動速度を、同一の物体の位置、速度の情報として出力する第４のステップと、を有し、第３のステップでは、第２のステップで同一の物体と判断した場合、以下の関係式Ｖｄ＿ｉ＝Ｖ×ｃｏｓ（θ＿ｉ−ψ）を用いて、移動方向及び移動速度を同時に算出し、但し、関係式において、添え字ｉは、同一の検出対象物と判定された反射点のインデックスを表わし、Ｖｄ＿ｉは、グルーピング処理された反射点のうちのｉ番目の反射点におけるドップラー速度を表わし、θ＿ｉは、グルーピング処理された反射点のうちのｉ番目の反射点における方位角を表わし、Ｖは、グルーピング処理された同一の物体との相対的な移動速度を表わし、ψは、グルーピング処理された同一の物体の移動方向を表わす。

上記目的を達成するため、本発明の移動体に搭載される物体検出装置に係るもう一つは、複数の物体検出部から移動体の周辺に存在する検出対象の物体の位置、ドップラー速度の情報を取得するセンサフュージョン処理部を備え、センサフュージョン処理部は、取得した情報が同一の物体のものであるか否かを判定し、同一の物体と判断した情報に関して、対応付けの相関処理を行う相関処理部と、相関処理の結果に基づいて、同一の物体の位置、ドップラー速度を平滑処理して、同一の物体の位置、速度の情報を算出する平滑処理部と、を備える。を備え、平滑処理部は、相関処理部が同一の物体と判断した場合、以下の関係式Ｖｄ＿ｉ＝Ｖ×ｃｏｓ（θ＿ｉ−ψ）を用いて、同一の物体の移動方向及び移動速度を同時に算出し、但し、関係式において、添え字ｉは、同一の検出対象物と判定された情報のインデックスを表わし、Ｖｄ＿ｉは、相関処理された情報のうちのｉ番目の情報におけるドップラー速度を表わし、θ＿ｉは、相関処理された情報のうちのｉ番目の情報における方位角を表わし、Ｖは、相関処理された同一の物体との相対的な移動速度を表わし、ψは、相関処理された同一の物体の移動方向を表わす。

上記目的を達成するため、本発明の移動体に適用される物体検出方法に係るもう一つは、複数の物体検出部から移動体の周辺に存在する検出対象の物体の位置、ドップラー速度の情報を取得する第１のステップと、第１のステップで取得した情報が同一の物体のものであるか否かを判定し、同一の物体と判断した情報に関して、対応付けの相関処理を行う第２のステップと、第２のステップでの相関処理の結果に基づいて、同一の物体の位置、ドップラー速度を平滑処理して、同一の物体の位置、速度の情報を算出する第３のステップと、を有し、第３のステップでは、第２のステップで同一の物体と判断した場合、以下の関係式Ｖｄ＿ｉ＝Ｖ×ｃｏｓ（θ＿ｉ−ψ）を用いて、同一の物体の移動方向及び移動速度を同時に算出し、但し、関係式において、添え字ｉは、同一の検出対象物と判定された情報のインデックスを表わし、Ｖｄ＿ｉは、相関処理された情報のうちのｉ番目の情報におけるドップラー速度を表わし、θ＿ｉは、相関処理された情報のうちのｉ番目の情報における方位角を表わし、Ｖは、相関処理された同一の物体との相対的な移動速度を表わし、ψは、相関処理された同一の物体の移動方向を表わす。

本発明によれば、上記何れかの構成又は方法により、従来技術と比較して短時間で同一の物体の移動方向、移動速度を算出できるようになる。

本発明の実施の形態１に係る物体検出装置の基本構成を示すブロック図である。 図１に示す物体検出装置による物体検出に際しての動作処理の一例を示すフローチャートである。 図１に示す物体検出装置による物体検出に際しての動作処理の他例を示すフローチャートである。 図１に示す物体検出装置を移動体としての自車に搭載し、自車の周辺の物体が別の自動車である場合の物体検出の概要を示した模式図である。 本発明の実施の形態２に係る物体検出装置の基本構成の一例を示すブロック図である。 本発明の実施の形態２に係る物体検出装置の基本構成の他例を示すブロック図である。 図５に示す物体検出装置による物体検出に際しての動作処理を示すフローチャートである。 図６に示す物体検出装置による物体検出に際しての動作処理を示すフローチャートである。 図５に示す物体検出装置と図６に示す物体検出装置とを移動体としての自車に搭載し、自車の周辺の物体が別の自動車である場合の物体検出の概要を示した模式図である。

以下、本発明の物体検出装置及び物体検出方法について、幾つかの実施の形態を挙げ、図面を参照して詳細に説明する。

実施の形態１．
図１は、本発明の実施の形態１に係る物体検出装置１００の基本構成を示すブロック図である。

図１を参照すれば、物体検出装置１００は、測定部１０１と、制御部１１０と、を備えて構成される。制御部１１０は、グルーピング処理部１０２、移動速度算出部１０３、追尾処理部１０４、及び出力部１０５を備えて構成される。出力部１０５は、自車制御部１０６と接続される。

実施の形態１に係る物体検出装置１００は、例えば、移動体として自車に搭載され、電波を送信し、自車の周辺に存在する検出対象の物体から得られる反射波に基づいて、監視を行うセンサ機能を持つ。この物体検出装置１００は、例えば、レーダ装置として構成される。そこで、以下は、物体検出装置１００について、レーダ装置の機能を持つものとして説明する。

物体検出装置１００は、測定部１０１に単一の送信アンテナと複数の受信アンテナとが備えられる。制御部１１０には、ハードウェア構成として、バスを介して相互に接続される専用のロジック回路、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）を中心としてメモリ装置、Ｉ／Ｏポート、タイマー、カウンター等が備えられる。メモリ装置には、ＲＯＭ(Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等が使用される。制御部１１０のグルーピング処理部１０２、移動速度算出部１０３、追尾処理部１０４、及び出力部１０５で実施される処理は、例えば、ＲＯＭに書き込まれたプログラムによって実行されるものとする。

各部の機能について説明すれば、測定部１０１は、自車の周囲に対して、送信アンテナから或る周期で電波を送信する。また、測定部１０１は、自車の周辺に存在する検出対象の物体からの電波の反射波を受信アンテナで受信する。即ち、測定部１０１は、送信アンテナと受信アンテナとの組み合わせ毎のビート信号（受信結果）を生成する。これにより、測定部１０１は、ビート信号に基づいて、周知のレーダ方式により、自車の周辺に存在するか、或いは、走行する物体からの反射波を検出する。この反射波に基づいて、物体の位置（距離及び方位角）、ドップラー速度を反射点として測定する。更に、測定部１０１は、測定した反射点をグルーピング処理部１０２へ出力する。

因みに、上述した位置とは、以下も同様であるように、少なくとも、自車から見た自車の進行方向における反射点の位置（縦位置）と、自車から見た自車の進行方向の法線方向における反射点の位置（横位置）と、を含むものとする。或いは、自車と反射点との距離、自車から見た反射点の方位を対象にしても良い。尚、位置、移動速度は、特記しない限り、自車と物体との相対的な位置、移動速度を示すものとする。

グルーピング処理部１０２は、測定部１０１から出力された反射点に対して、グルーピング（組み分け）処理を実施する。反射点は、同一周期での反射点について、複数の反射点が取得される場合がある。こうした場合、グルーピング処理部１０２は、周知のクラスタリング処理等を用いて、複数の反射点について、同一の物体からの反射であるものを１つのグループとするグルーピング処理を行う。このグルーピング処理では、同一のグループに属する反射点に対して、同一の物体であることを示す識別子を付与する。

クラスタリング処理では、例えば、距離に係る或る閾値以内の位置に存在する反射点を、同じ物体からの反射点であると判別し、グルーピング処理する。閾値は、測定部１０１における位置（距離、方位角）の測定精度、設計者の設計思想に基づいて、設定されるものである。

移動速度算出部１０３は、グルーピング処理部１０２がグルーピング処理した結果、一つの物体に対して複数の反射点が得られた場合に、複数の物体の情報のドップラー速度、位置を用いて、同一の物体の移動方向、移動速度を算出する。この移動方向、移動速度の算出には、関係式（１）とするＶｄ＿ｉ＝Ｖ×ｃｏｓ（θ＿ｉ−ψ）を用いる。但し、関係式（１）における添え字ｉは、同一の物体と判定された反射点のインデックスを表わし、Ｖｄ＿ｉは、グルーピング処理された反射点のうちのｉ番目の反射点におけるドップラー速度を表わす。また、θ＿ｉは、グルーピング処理された反射点のうちのｉ番目の反射点における方位角を表わし、Ｖは、グルーピング処理された同一の物体との相対的な移動速度を表わす。更に、ψは、グルーピング処理された同一の物体の移動方向を表わす。

反射点が同一の物体から得られたものであれば、移動方向ψ、移動速度Ｖは、どの反射点についても、略同一であると考えられる。グルーピング処理された反射点の個数分、関係式（１）が得られ、これを連立方程式として解けば、同一の物体の移動方向ψ、移動速度Ｖを算出することができる。

例えば、グルーピング処理された反射点の個数が２点であれば、関係式（２）とするＶｄ＿１＝Ｖ×ｃｏｓ（θ＿１−ψ）と、関係式（３）とするＶｄ＿２＝Ｖ×ｃｏｓ（θ＿２−ψ）と、を連立方程式で解けば良い。但し、θ＿１とθ＿２との差の絶対値が円周率の整数倍に略等しい場合には、連立方程式を解けないため、反射点が１点しか得られなかったものとみなし、係る旨を追尾処理部１０４へ出力する。２点の反射点のうちの何れを選択するかは、設計者の設計思想に基づいて、判断すれば良い。例えば、自車に対する距離が小さい方を選択しても良いし、２点の中心点を選択しても良く、それらの旨を追尾処理部１０４へ出力すれば良い。

グルーピング処理された反射点の個数がｎ個点以上（但し、ｎは３以上の正の整数とする）であれば、ｎ個のドップラー速度及び位置（方位角）と関係式（１）とを用い、最小二乗法により移動方向ψ、移動速度Ｖを求めても良い。或いは、ｎ個のうち、任意の２点の反射点を選択し、２つの関係式の連立方程式により移動方向ψ、移動速度Ｖを求めても良い。反射点を２点選択する場合、仮にｌ番目とｍ番目とを選択すれば、移動速度Ｖの算出精度が高くなるように、（θ＿ｌ−θ＿ｍ）の差の絶対値が（２×ｋ＋１）×π／２に近くなるような２点を選択するようにしても良い。

追尾処理部１０４は、グルーピング処理部１０２がグルーピング処理した結果、同一の物体からの反射点が一つしか得られなかった場合、周知の追尾フィルタを用いて、同一の物体の位置、及び速度を求める。同一の物体の位置には、縦位置、横位置が含まれる。また、同一の物体の速度には、縦速度、横速度が含まれる。

追尾フィルタへは、少なくとも同一の物体の縦位置、横位置、縦速度、横速度を入力する必要がある。但し、グルーピング処理部１０２がグルーピング処理した結果、同一の物体からの反射点が一つしか得られなかった場合には、速度が入力されない。このため、追尾フィルタへの速度の入力は、位置の差分から速度を求め、速度の観測値として追尾フィルタに入力することになる。尚、検出が初回の場合には、位置の差分を計算できないため、速度の初期値を零として入力する。

追尾フィルタでは、平滑処理、予測処理、相関処理を実施する。追尾フィルタは、観測値として入力された縦位置、横位置、縦速度、横速度（以下、同一の物体の観測値と呼ぶ）に対して、前回周期以前に入力された観測値から平滑処理及び予測処理を行う。これによって、求めた同一の物体の予測値（縦位置、横位置、縦速度、横速度の予測値）との相関処理を行う。相関処理では、同一の物体の観測値と同一の物体の予測値とで、同一の物体であると推定できるものを対応付けする。

平滑処理では、相関処理で対応付けされた同一の物体の観測値と予測値とを用いて平滑化（フィルタ処理）を行う。この結果、平滑化された同一の物体の縦位置、横位置、縦速度、横速度を、以下は同一の物体の平滑値と呼ぶ。相関処理で同一の物体の予測値との対応付けがされなかった同一の物体の観測値については、その観測値を平滑値の初期値として用いる。

予測処理では、同一の物体の平滑値を用いて、次周期の同一の物体の位置、速度を予測する。追尾処理部１０４は、同一の物体の平滑値を処理結果として、出力部１０５へ出力する。因みに、追尾処理部１０４で使用する周知の追尾フィルタには、例えば、カルマンフィルタ、α‐βフィルタ、α‐β‐γフィルタを適用できる。

出力部１０５は、移動速度算出部１０３から同一の物体の移動方向ψ、移動速度Ｖが出力された場合、同一の物体の縦速度Ｖｘ、横速度Ｖｙに変換する。縦速度Ｖｘは、関係式（４）とするＶｘ＝Ｖ×ｃｏｓ（ψ）で得られる。横速度Ｖｙは、関係式（５）とするＶｙ＝Ｖ×ｓｉｎ（ψ）で得られる。

また、同一の物体について、グルーピング処理部１０２で同一の物体からの反射と判断された複数の反射点を用いて、同一の物体の縦位置、横位置を算出する。出力部１０５は、このように求めた同一の物体の検出結果の位置、速度の情報として、縦位置、横位置、縦速度、横速度を自車制御部１０６へ出力する。

同一の物体の縦位置、横位置については、複数の反射点を用いて、設計者の設計思想に基づいて、自由に算出しても良い。例えば、複数の反射点のうちの自車との距離が最も小さい点の位置を用いても良いし、複数の反射点についての重心位置、或いは、平均を算出した位置を用いても良い。

また、出力部１０５は、追尾処理部１０４から同一の物体の平滑値が出力された場合、同一の物体の平滑値を、同一の物体の縦位置、横位置、縦速度、横速度として自車制御部１０６へ出力する。

自車制御部１０６は、自車の周辺に存在するか、或いは、走行する同一の物体の出力部１０５から出力された情報（位置、速度）に基づいて、自車の動作（加速、停止、操舵による回避）を制御する。

ところで、物体検出装置１００の検出精度を更に向上させるためには、以下の処理を実施すれば良い。まず、追尾処理部１０４では、移動速度算出部１０３の算出結果である同一の物体の移動方向ψ、移動速度Ｖから縦速度Ｖｘ、横速度Ｖｙを関係式（４）、関係式（５）に従って求め、観測値として追尾フィルタに入力する。

また、追尾フィルタに入力する観測値としての同一の物体の縦位置、横位置については、設計者の設計思想に基づいて、グルーピング処理された複数の反射点の情報を用いる。縦位置、横位置の観測値は、例えば、複数の反射点のうちの自車との距離が最も小さい点の位置を用いても良いし、複数の反射点についての重心位置、或いは、平均を算出した位置を用いても良い。

次に、追尾処理部１０４は、入力した同一の物体の位置、速度を、上述した周知の追尾フィルタを使って追尾処理を行い、同一の物体の位置、速度を算出し、それらの結果を出力部１０５へ出力する。

追尾処理部１０４は、移動速度算出部１０３に入力されるグルーピング処理の結果に応じて、速度に対するフィルタゲインを変更するようにしても良い。即ち、同一の物体に対して複数の反射点が得られ、速度の算出ができる場合と、同一の物体に対して複数の反射点が得られず、位置の差分から速度の観測値を求めた場合と、が該当する。

例えば、位置の差分から求めた速度よりも、移動速度算出部１０３で求めた速度の方が精度が良いと考えられる。このため、例えば、追尾処理部１０４がα‐βフィルタの場合には、移動速度算出部１０３で速度を算出できたときのゲインβを大きくするように設定すれば良い。また、追尾処理部１０４がカルマンフィルタの場合には、移動速度算出部１０３で速度を算出したときの速度の観測雑音を小さく設定すれば良い。

同様に、移動速度算出部１０３は、同一の物体に対して反射点が多く得られたときの方が精度良く速度を算出できる。このため、追尾処理部１０４で同一の物体に対して得られた反射点の数に応じて、速度に対するゲインを変更するようにしても良い。例えば、同一の物体に対して得られた反射点の数が多い程、ゲインを大きくすれば良い。

また、移動速度算出部１０３で同一の物体に対して３点以上反射点が得られ、最小二乗法を用いて速度を算出した場合、求めた速度に対する各反射点の誤差の二乗和が小さい程、精度良く速度が算出できていると考えられる。このため、上記誤差の二乗和の大きさに応じて、速度に対するゲインを変更するようにしても良い。例えば、誤差の二乗和が小さい程、ゲインを大きくすれば良い。

図２は、物体検出装置１００による物体検出に際しての動作処理の一例を示すフローチャートである。

図２を参照すれば、まず、ステップＳ２０１において、自車に搭載された測定部１０１によって、自車の周辺に存在する検出対象の物体に対して、送信アンテナにより或る周期間隔で電波を送信し、物体からの反射波を或る周期で受信する。これにより、反射点の情報を取得する。測定部１０１は、反射点の情報の取得に際して、位置（距離及び方位角）、ドップラー速度を測定する。測定部１０１は、検出した反射点をグルーピング処理部１０２に送信する。

次に、ステップＳ２０２において、グルーピング処理部１０２が測定部１０１で検出された反射点に対して、上述したクラスタリング処理を適用し、グルーピング処理を実施する。このグルーピング処理の実施により、物体からの複数の反射点について、同一の物体からの反射であると考えられるものをグルーピング処理し、同一の物体であると判断されたことを示す識別子を付与する。そこで、グルーピング処理部１０２は、ステップＳ２０３に進み、物体の反射点が複数あるか否かの判別を行う。即ち、グルーピング処理部１０２は、グルーピング処理された反射点が複数あるか否かを判別する。

この判別の結果、物体の反射点が複数点あると判断された場合には、グルーピング処理部１０２は、複数の反射点の情報であるドップラー速度、位置を移動速度算出部１０３へ出力する。また、物体の反射点が１点であると判断された場合には、グルーピング処理部１０２は、その反射点の情報を追尾処理部１０４へ出力する。

上記判別の結果に応じ、物体の反射点が複数点あると判断された場合、ステップＳ２０４において、移動速度算出部１０３は、複数の反射点の情報であるドップラー速度、位置を用いて、物体の移動速度、移動方向を算出する。また、判別結果に応じ、物体の反射点が１点であると判断された場合、ステップＳ２０５において、追尾処理部１０４は、上述した追尾処理によって物体の位置、速度を算出する。

これらの算出結果に対し、ステップＳ２０６に進み、移動速度算出部１０３は、物体の移動速度、移動方向を同一の物体の検出結果の位置、速度の情報とし、追尾処理部１０４は、物体の位置、速度を出力部１０５に出力する。これにより、物体の情報（位置、速度）を出力部１０５へ出力する処理が行われる。但し、ここでの物体は、何れも同一の物体
である。

出力部１０５は、移動速度算出部１０３から取得した物体の移動速度、移動方向と、追尾処理部１０４から取得した物体の位置、速度と、を自車制御部１０６へ出力する。

自車制御部１０６は、ステップＳ２０７に進み、自車の周辺に存在するか、或いは、走行する物体の出力部１０５から出力された情報（位置、速度）に基づいて、自車の動作（加速、停止、操舵による回避）を制御する。

図３は、物体検出装置１００による物体検出に際しての動作処理の他例を示すフローチャートである。図３の動作処理は、図２の動作処理の検出精度を更に向上させるためのものである。

但し、図３中のステップＳ３０１、ステップＳ３０２、ステップＳ３０３、ステップＳ３０４、ステップＳ３０８、ステップＳ３０９は、図２中の動作処理と同じであるため、説明を省略する。これらは、図２中のステップＳ２０１、ステップＳ２０２、ステップＳ２０３、ステップＳ２０４、ステップＳ２０６、ステップＳ２０７に該当する。

図３では、ステップＳ３０３の判別結果として、反射点が同一の物体に対して１つである場合、ステップＳ３０５に進み、追尾処理部１０４によって、相関の取れた前回周期の物体の平滑値と位置との差分から物体の縦速度、横速度を算出する。また、ステップＳ３０３の判別結果として、反射点が同一の物体に対して複数ある場合には、ステップＳ３０６に進み、ステップＳ３０４で移動速度算出部１０３が算出した物体の移動速度、移動方向から上記手法を用いて、物体の縦速度、横速度を算出する。

何れの場合も、この後はステップＳ３０７に進み、追尾処理部１０４は、グルーピング処理された複数の反射点の情報から上記手法を用いて物体の位置を算出し、物体の縦速度、横速度の算出結果と合わせて観測値として利用する。そこで、追尾処理部１０４は、位置と速度との観測値に対して周知の追尾フィルタを用いて追尾処理を施し、これによって求めた位置と速度との平滑値を出力部１０５に出力する。

実施の形態１に係る物体検出装置１００によれば、図２で説明した動作処理、或いは図３で説明した動作処理の何れを適用した場合でも、従来よりも、短時間で物体の移動方向、移動速度を検出することができる。この結果、物体の位置、及び速度を精度良く検出できるようになる。

図４は、実施の形態１に係る物体検出装置１００を移動体としての自車１０に搭載し、自車１０の周辺の物体が別の自動車１１である場合の物体検出の概要を示した模式図である。

図４を参照すれば、ここでは自車１０に搭載された物体検出装置１００が、周囲の物体の自動車１１を物体検出する様子を示している。物体検出装置１００では、自動車１１の両端縁における反射点Ｒ１、Ｒ２を位置（反射点間の距離）に基づいてグルーピング処理し、複数の反射点のドップラー速度Ｖｄ＿ｉ、方位角θ＿ｉから移動速度Ｖ、移動方向ψを算出する。

即ち、反射点Ｒ１では、方位角がθ＿１、反射点Ｒ２では、方位角がθ＿２である。このため、上述した関係式（２）のＶｄ＿１＝Ｖ×ｃｏｓ（θ＿１−ψ）と、関係式（３）のＶｄ＿２＝Ｖ×ｃｏｓ（θ＿２−ψ）と、を連立方程式で解けば良い。この結果、反射点Ｒ１についての方位角θ＿１でのドップラー速度Ｖｄ＿１、移動速度Ｖ、移動方向ψが検出される。また、反射点Ｒ２についての方位角θ＿２でのドップラー速度Ｖｄ＿２、移動速度Ｖ、移動方向ψが検出される。

実施の形態１に係る物体検出装置１００の物体検出機能は、移動体に適用される物体検出方法として換言することができる。この物体検出方法は、電波を送信し、移動体の周辺に存在する検出対象の物体から得られる反射波に基づいて、反射点における物体の位置、ドップラー速度を測定する第１のステップを有する。この第１のステップは、物体検出装置１００に備えられる測定部１０１によって実施される。

また、物体検出方法は、第１のステップで反射点として複数の反射点が得られた場合に、複数の反射点が同一の物体からのものであるか否かを判定し、同一の物体と判断した反射点毎にグループ分けするグルーピング処理を行う第２のステップを有する。この第２のステップは、物体検出装置１００に備えられる制御部１１０のグルーピング処理部１０２によって実施される。

更に、物体検出方法は、第２のステップでのグルーピング処理の結果に基づいて、同一の物体の複数の反射点のドップラー速度、位置を用いて、同一の物体の移動方向、移動速度を算出する第３のステップを有する。この第３のステップは、物体検出装置１００に備えられる制御部１１０の移動速度算出部１０３によって実施される。

その他、物体検出方法は、第３のステップで算出された移動方向及び移動速度を、同一の物体の位置、速度の情報として出力する第４のステップを有する。この第４のステップは、物体検出装置１００に備えられ制御部１１０の出力部１０５によって実施される。

実施の形態２．
図５は、本発明の実施の形態２に係る物体検出装置１００Ａの基本構成の一例を示すブロック図である。

図５を参照すれば、物体検出装置１００Ａは、自車の周辺に存在する検出対象の物体の位置、ドップラー速度の情報を取得する複数（ここでは３台）の物体検出部２０１〜２０３と、これらの物体検出部２０１〜２０３で得られた物体の位置、ドップラー速度の情報を処理するセンサフュージョン処理部２００Ａと、を備える。

即ち、ここでの物体検出部２０１〜２０３は、レーダのように少なくとも自車の周囲の物体の位置（縦位置、横位置）及び速度（縦速度、横速度）、ドップラー速度を或る周期で測定した結果を出力できる対物検知センサである。

センサフュージョン処理部２００Ａは、周知のセンサフュージョン技術を用いて、センサフュージョン処理を行うものである。センサフュージョン技術とは、複数のセンサ出力（位置、速度）を融合し、それぞれのセンサの測定精度等に基づいて、センサ出力を組み合わせて処理するもので、例えば、それぞれの相対位置に重み付けをし、平均化する場合を例示できる。この結果、一層、精度の良い検出結果が得られる。

センサフュージョン処理部２００Ａは、相関処理部２０４と平滑処理部２０５とにより構築される。相関処理部２０４は、取得した情報が同一の物体のものであるか否かを判定し、同一の物体と判断した情報に関して、対応付けの相関処理を行う。平滑処理部２０５は、相関処理の結果に基づいて、同一の物体の位置、ドップラー速度を平滑処理して、同一の物体の位置、速度の情報を算出する。

具体的に云えば、相関処理部２０４は、物体検出部２０１〜２０３から出力される複数の物体の情報のうち、同じ物体と考えられるものを対応付けする。この対応付けは、物体検出部２０１から出力される物体の位置と物体検出部２０２からの位置との距離が、或る閾値よりも小さく、且つ複数の物体の組み合わせのうちの距離が最小となる組み合わせとする場合を例示できる。或いは、対応付けは、物体検出部２０１から出力される物体の位置と物体検出部２０２からの位置との距離、及び速度の差がそれぞれに設定された或る閾値よりも小さく、且つ複数の物体の組み合わせのうちの距離、及び速度の差の二乗和が最小となる組み合わせとする場合を例示できる。

相関処理部２０４は、こうした対応付けをそれぞれの物体検出部２０１〜２０３の組み合わせ毎に行う。相関処理部２０４は、物体検出部２０１〜２０３から出力された複数の物体の情報を対応付けの結果と一緒に平滑処理部２０５へ出力する。

平滑処理部２０５は、相関処理部２０４から出力された物体の情報のうち、対応付けが行われた物体について、対応付けされた複数の物体の情報を用いて、物体の縦位置、横位置、縦速度、横速度を算出する。

平滑処理部２０５は、対応付けされた複数の物体の位置を用いて、上述した物体の位置の平滑値を算出する。位置の推定値の算出は、例えば、複数の物体の位置の重み付けの平均化を計算する。重み付けは、例えば、検出精度が良い物体検出部２０１〜２０３からの物体の位置に対する重み付けを大きくする等、測定精度等に基づいて行う。

平滑処理部２０５は、相関処理部２０４で対応付けされた複数の物体の方位角に係る縦位置、横位置と、ドップラー速度と、実施の形態１で説明した関係式（１）と、を用いて物体の移動方向ψ、移動速度Ｖを算出する。

物体検出部２０１〜２０３から得られた物体の情報が同一の物体から得られたものであれば、移動速度Ｖ、及び移動方向ψは、何れの物体検出部２０１〜２０３から得られた物体の情報についても、略同一であると考えられる。

対応付けされた物体の情報の個数分だけ、関係式（１）が得られ、これを連立方程式として解くことで、移動速度Ｖ、及び移動方向ψを算出することができる。例えば、対応付けされた物体の情報の個数が２点であれば、実施の形態１で説明した関係式（２）、関係式（３）を連立方程式で解けば良い。具体的には、物体検出部２０１と物体検出部２０２とから得られた物体の情報は対応付けが行われたが、物体検出部２０３からの物体の情報については対応付けが行われなかった場合を例示できる。

対応付けされた物体の情報の個数がｎ個点以上（但し、ｎは３以上の正の整数とする）であれば、ｎ個のドップラー速度及び位置（方位角）と関係式（１）とを用い、最小二乗法により移動速度Ｖ及び移動方向ψを求めても良い。或いは、ｎ個のうち、任意の２点の物体の情報を選択し、２つの関係式の連立方程式により移動速度Ｖ及び移動方向ψを求めても良い。物体の情報を２点選択する場合、仮にｌ番目とｍ番目とを選択すれば、移動速度Ｖの算出精度が高くなるように、（θ＿ｌ−θ＿ｍ）の差の絶対値が（２×ｋ＋１）×π／２に近くなるような２点を選択するようにしても良い。

平滑処理部２０５は、算出した物体の移動速度Ｖ、及び移動方向ψを用いて、実施の形態１で説明した関係式（４）、関係式（５）により縦速度Ｖｘ、横速度Ｖｙを算出し、上述した物体の位置の推定値と一緒に自車制御部１０６へ出力する。また、平滑処理部２０５は、相関処理部２０４で相関処理を行わなかった物体の情報について、その物体の情報である縦位置、横位置、縦速度、横速度をそのまま自車制御部１０６へ出力する。

自車制御部１０６は、自車の周辺に存在するか、或いは、走行する物体の位置、速度の情報に基づいて、自車の動作（加速、停止、操舵による回避）を制御する。

図６は、本発明の実施の形態２に係る物体検出装置１００Ｂの基本構成の他例を示すブロック図である。

図６を参照すれば、この物体検出装置１００Ｂは、物体検出装置１００Ａと比べ、センサフュージョン処理部２００Ｂにおける検出精度を更に向上させるため、相関処理部２０４及び平滑処理部２０５に加え、予測処理部２０６を有する点が相違している。ここでは、平滑処理部２０５に周知の追尾フィルタを用いてセンサフュージョン処理を行う。追尾フィルタには、位置を入力とするカルマンフィルタの他、α‐βフィルタ、α‐β‐γフィルタを適用できる。

センサフュージョン処理部２００Ｂでは、相関処理部２０４によって、前回周期に予測処理部２０６が算出した物体の予測値と、物体検出部２０１〜２０３から出力される物体の情報と、で同じ物体であると推定できるものを対応付ける。この対応付けは、上述した手法を適用できる。平滑処理部２０５では、相関処理部２０４で対応付けされた物体の予測値と物体検出部２０１〜２０３から出力される物体の情報と、を用いて平滑化（フィルタ処理）を行い、物体の平滑値を算出する。平滑後の縦位置、横位置、縦速度、横速度は、物体の平滑値と呼ばれても良い。

このとき、実施の形態１で説明した関係式（１）、関係式（４）、関係式（５）を用い、算出される縦速度、横速度と、予測値の縦速度、横速度と、予測値と対応付けされた物体検出部２０１〜２０３から出力される物体の情報の縦速度、横速度と、が得られる。即ち、最大５つの縦速度、横速度が得られることになる。平滑処理部２０５は、得られたそれぞれの縦速度、横速度を用いて、平滑化を行い、縦速度、横速度の平滑値を求める。ここでも、平滑化とは、例えば、重み付け平均化等を行うことを示す。また、予測処理部２０６は、平滑処理部２０５が求めた物体の平滑値を用いて、次周期の位置、速度の予測値を算出する。平滑処理部２０５は、求めた物体の平滑値を自車制御部１０６へ出力する。

平滑処理部２０５について、関係式（１）、関係式（４）、関係式（５）を用いて算出した縦速度、横速度に対して平滑化を行う場合と、その他の縦速度と横速度に対して平滑化する場合と、で平滑化のフィルタゲインを変更するようにしても良い。例えば、これらの関係式で算出した縦速度、横速度は、物体検出部２０１〜２０３から得られる物体の情報の縦速度、横速度よりも、精度が良いと考えられる。このため、例えば、平滑処理部２０５で使用する追尾フィルタがα‐βフィルタの場合には、これらの関係式で算出した縦速度、横速度に対するゲインβを大きくするようにすれば良い。また、平滑処理部２０５で使用する追尾フィルタがカルマンフィルタの場合には、これらの関係式で算出した縦速度、横速度に対する観測雑音を小さく設定すれば良い。

同様に、関係式（１）、関係式（４）、関係式（５）を用いて算出した縦速度、横速度は、一つの物体に対して対応付けされた物体の情報が多く得られたときの方が、精度良く速度を算出できる。このため、相関処理部２０４で一つの物体に対して得られた物体の情報の数に応じて速度に対するゲインを変更するようにしても良い。例えば、一つの物体に対して得られた反射点の数が多い程、ゲインを大きくすれば良い。更に、これらの関係式で算出した縦速度、横速度に対して３点以上反射点が得られ、最小二乗法を用いて速度を算出した場合、求めた速度に対する物体の情報の誤差の二乗和が小さい程、精度良く速度が算出できていると考えられる。このため、誤差の二乗和の大きさに応じて速度に対するゲインを変更するようにしても良い。例えば、誤差の二乗和が小さい程、ゲインを大きくすれば良い。

図７は、上述した物体検出装置１００Ａによる物体検出に際しての動作処理を示すフローチャートである。

図７を参照すれば、まず、ステップＳ７０１において、物体検出装置１００Ａのセンサフュージョン処理部２００Ａによって、自車に搭載された各物体検出部２０１〜２０３が検出した自車の周囲に存在する物体情報を取得する。各物体検出部２０１〜２０３が出力する物体の情報は、少なくとも物体の位置（距離及び方位角）とドップラー速度、縦速度、横速度を含むものとする。

次に、ステップＳ７０２において、相関処理部２０４が各物体検出部２０１〜２０３からの物体の情報に対して、上述した相関処理を実施する。この相関処理の実施により、各物体検出部２０１〜２０３からの複数の物体の情報について、同一の物体であると推定できるものを対応付け、同一の物体であると判別されたことを示す識別子を付与する。そこで、相関処理部２０４は、ステップＳ７０３に進み、対応付けされた物体の情報が複数あるか否かの判別を行う。

この判別の結果、同一の物体からの物体の情報が複数得られた場合、相関処理部２０４は、複数の物体の情報を平滑処理部２０５へ出力する。また、判別の結果、同一の物体からの物体の情報が１つしか得られなかった場合にも、相関処理部２０４は、１つの物体情報を平滑処理部２０５へ出力する。

平滑処理部２０５は、同一の物体からの物体の情報が複数得られたと判別された場合、ステップＳ７０４に進み、複数の物体の情報のドップラー速度、位置を用いて、物体の移動速度、移動方向を算出し、その算出結果から物体の縦速度、横速度を求める。更に、ここで求められた観測値の縦速度及び横速度と、各物体検出部２０１〜２０３からの物体の位置、速度、物体の予測値と、に対して、上述した手法で平滑処理を実施し、追尾処理によって位置、速度の平滑値を算出する。また、平滑処理部２０５は、同一の物体からの物体の情報が１つ得られたと判別された場合、上述した手法で物体の縦速度、横速度を求める。平滑処理部２０５は、何れの算出結果についても、それらの平滑値を自車制御部１０６へ出力する。

自車制御部１０６は、ステップＳ７０６に進み、平滑処理部２０５から出力された自車の周辺に存在するか、或いは、走行する物体の平滑値による情報（位置、速度）に基づいて自車の動作（加速、停止、操舵による回避）を制御する。

図８は、上述した物体検出装置１００Ｂによる物体検出に際しての動作処理を示すフローチャートである。図８の動作処理は、図７の動作処理の検出精度を更に向上させるためのものである。

図８を参照すれば、まず、ステップＳ８０１において、物体検出装置１００Ｂのセンサフュージョン処理部２００Ｂによって、自車に搭載された各物体検出部２０１〜２０３が検出した自車の周囲に存在する物体情報を取得する。各物体検出部２０１〜２０３が出力する物体の情報は、少なくとも物体の位置（距離及び方位角）とドップラー速度、縦速度、横速度を含むものとする。

次に、ステップＳ８０２において、相関処理部２０４が各物体検出部２０１〜２０３からの物体の情報と、前回周期に予測処理部２０６が算出した物体の予測値と、に対して、相関処理を実施する。この相関処理の実施により、各物体検出部２０１〜２０３からの複数の物体の情報について、同一の物体であると推定できるものを対応付け、同一の物体であると判別されたことを示す識別子を付与する。そこで、相関処理部２０４は、ステップＳ８０３に進み、対応付けされた物体の情報が複数あるか否かの判別を行う。

この判別の結果、同一の物体からの物体の情報が複数得られた場合、相関処理部２０４は、複数の物体の情報を平滑処理部２０５へ出力する。また、判別の結果、同一の物体からの物体の情報が１つしか得られなかった場合にも、相関処理部２０４は、１つの物体情報を平滑処理部２０５へ出力する。

平滑処理部２０５は、同一の物体からの物体の情報が複数得られたと判別された場合、ステップＳ８０４に進み、複数の物体の情報のドップラー速度、位置を用いて、物体の移動速度、移動方向を算出し、その算出結果から物体の縦速度及び横速度を求める。更に、ここで求められた観測値の縦速度及び横速度と、各物体検出部２０１〜２０３からの物体の位置、速度、物体の予測値と、に対して、上述した手法で平滑処理を実施し、追尾処理によって位置、速度の平滑値を算出する。また、平滑処理部２０５は、同一の物体からの物体の情報が１つ得られたと判別された場合、上述した手法で物体の縦速度、横速度を求める。平滑処理部２０５は、何れの算出結果についても、それらの平滑値を自車制御部１０６へ出力する。

自車制御部１０６は、ステップＳ８０６に進み、平滑処理部２０５から出力された自車の周辺に存在するか、或いは、走行する物体の平滑値による情報（位置、速度）に基づいて、自車の動作（加速、停止、操舵による回避）を制御する。

更に、平滑処理部２０５から出力される物体の平滑値による情報（位置、速度）は、予測処理部２０６に入力されるため、ステップＳ８０７において、予測処理部２０６は、平滑処理部２０５からの平滑値を用いて、次周期の物体の予測位置を算出する。この次周期の物体の予測位置の算出結果は、相関処理部２０４へ出力される。

実施の形態２に係る物体検出装置１００Ａ、１００Ｂによれば、図７で説明した動作処理、或いは図８で説明した動作処理の何れを適用した場合でも、従来よりも、短時間で物体の移動方向、移動速度を検出することができる。この結果、物体の位置、及び速度を精度良く検出できるようになる。

図９は、実施の形態１に係る物体検出装置１００と、実施の形態２に係る物体検出装置１００Ａ、或いは、物体検出装置１００Ｂと、を移動体としての自車１０に搭載し、自車１０の周辺の物体が別の自動車１１である場合の物体検出の概要を示した模式図である。

図９を参照すれば、ここでは自車１０に搭載された物体検出装置１００と、物体検出装置１００Ａ、或いは、物体検出装置１００Ｂと、により、周囲の物体の自動車１１を物体検出する様子を示している。物体検出装置１００と、物体検出装置１００Ａ、或いは、物体検出装置１００Ｂと、は、自動車１１の一縁部における反射点Ｒを位置（反射点間の距離）に基づいてグルーピング処理し、複数の反射点のドップラー速度Ｖｄ＿ｉ、方位角θ＿ｉから移動速度Ｖ、移動方向ψを算出する。

即ち、物体検出装置１００Ａ、或いは、物体検出装置１００Ｂでは、反射点Ｒに対する方位角がθ＿１、物体検出装置１００では、反射点Ｒに対する方位角がθ＿２である。このため、上述した関係式（２）のＶｄ＿１＝Ｖ×ｃｏｓ（θ＿１−ψ）と、関係式（３）のＶｄ＿２＝Ｖ×ｃｏｓ（θ＿２−ψ）と、を連立方程式で解けば良い。この結果、物体検出装置１００Ａ、或いは、物体検出装置１００Ｂによる反射点Ｒについての方位角θ＿１でのドップラー速度Ｖｄ＿１、移動速度Ｖ、移動方向ψが検出される。また、物体検出装置１００による反射点Ｒについての方位角θ＿２でのドップラー速度Ｖｄ＿２、移動速度Ｖ、移動方向ψが検出される。

実施の形態２に係る物体検出装置１００と、物体検出装置１００Ａ、或いは、物体検出装置１００Ｂと、による物体検出機能は、移動体に適用される物体検出方法として換言することができる。この物体検出方法は、複数の物体検出部から移動体の周辺に存在する検出対象の物体の位置、ドップラー速度の情報を取得する第１のステップを有する。即ち、この第１のステップは、物体検出装置１００Ａ、１００Ｂが具備する各物体検出部２０１〜２０３によって実施される。

また、この物体検出方法は、第１のステップで取得した情報が同一の物体のものであるか否かを判定し、同一の物体と判断した情報に関して、対応付けの相関処理を行う第２のステップを有する。この第２のステップは、物体検出装置１００Ａ、１００Ｂが具備するセンサフュージョン処理部２００Ａ、２００Ｂに備えられる相関処理部２０４によって実施される。

更に、この物体検出方法は、第２のステップでの相関処理の結果に基づいて、同一の物体の位置、ドップラー速度を平滑処理して、同一の物体の位置、速度の情報を算出する第３のステップを有する。この第３のステップは、物体検出装置１００Ａ、１００Ｂが具備するセンサフュージョン処理部２００Ａ、２００Ｂに備えられる平滑処理部２０５によって実施される。

１０ 自車、１００、１００Ａ、１００Ｂ 物体検出装置、１０１ 測定部、１０２ グルーピング処理部、１０３ 移動速度算出部、１０４ 追尾処理部、１０５ 出力部、１０６ 自車制御部、１１０ 制御部、２００Ａ、２００Ｂ センサフュージョン処理部、２０１〜２０３ 物体検出部、２０４ 相関処理部、２０５ 平滑処理部、２０６ 予測処理部。

Claims (8)

1. 移動体に搭載される物体検出装置であって、
   電波を送信し、前記移動体の周辺に存在する検出対象の物体から得られる反射波に基づいて、反射点における当該物体の位置、ドップラー速度を測定する測定部と、
   前記反射点として、複数の反射点が得られた場合に、当該複数の反射点が同一の物体からのものであるか否かを判定し、当該同一の物体と判断した反射点毎にグループ分けするグルーピング処理を行うグルーピング処理部と、
   前記グルーピング処理の結果に基づいて、前記同一の物体の複数の反射点の前記ドップラー速度、前記位置を用いて、当該同一の物体の移動方向、移動速度を算出する移動速度算出部と、
   前記移動速度算出部で算出された前記移動方向、前記移動速度を、前記同一の物体の位置、速度の情報として出力する出力部と、を備え、
   前記移動速度算出部は、前記グルーピング処理部が前記同一の物体と判断した場合、以下の関係式
   Ｖｄ＿ｉ＝Ｖ×ｃｏｓ（θ＿ｉ−ψ）
   を用いて、前記移動方向及び前記移動速度を同時に算出し、
   但し、前記関係式において、添え字ｉは、同一の検出対象物と判定された反射点のインデックスを表わし、Ｖｄ＿ｉは、グルーピング処理された反射点のうちのｉ番目の反射点におけるドップラー速度を表わし、θ＿ｉは、グルーピング処理された反射点のうちのｉ番目の反射点における方位角を表わし、Ｖは、グルーピング処理された同一の物体との相対的な移動速度を表わし、ψは、グルーピング処理された同一の物体の移動方向を表わす
   物体検出装置。
2. 前記移動速度算出部は、前記グルーピング処理部が前記同一の物体でないと判断した場合、それぞれの物体からの反射波を用いて当該それぞれの物体の移動方向、移動速度を同時に算出する追尾処理部を備えた
   請求項１に記載の物体検出装置。
3. 前記追尾処理部は、前記移動速度算出部の算出結果である前記移動方向、前記移動速度に基づいて、前記同一の物体の前記移動方向、前記移動速度を更に算出する
   請求項２に記載の物体検出装置。
4. 移動体に適用される物体検出方法であって、
   電波を送信し、前記移動体の周辺に存在する検出対象の物体から得られる反射波に基づいて、反射点における当該物体の位置、ドップラー速度を測定する第１のステップと、
   前記第１のステップで前記反射点として複数の反射点が得られた場合に、当該複数の反射点が同一の物体からのものであるか否かを判定し、当該同一の物体と判断した反射点毎にグループ分けするグルーピング処理を行う第２のステップと、
   前記第２のステップでの前記グルーピング処理の結果に基づいて、前記同一の物体の複数の反射点の前記ドップラー速度、前記位置を用いて、当該同一の物体の移動方向、移動速度を算出する第３のステップと、
   前記第３のステップで算出された前記移動方向、前記移動速度を、前記同一の物体の位置、速度の情報として出力する第４のステップと、を有し、
   前記第３のステップでは、前記第２のステップで前記同一の物体と判断した場合、以下の関係式
   Ｖｄ＿ｉ＝Ｖ×ｃｏｓ（θ＿ｉ−ψ）
   を用いて、前記移動方向及び前記移動速度を同時に算出し、
   但し、前記関係式において、添え字ｉは、同一の検出対象物と判定された反射点のインデックスを表わし、Ｖｄ＿ｉは、グルーピング処理された反射点のうちのｉ番目の反射点におけるドップラー速度を表わし、θ＿ｉは、グルーピング処理された反射点のうちのｉ番目の反射点における方位角を表わし、Ｖは、グルーピング処理された同一の物体との相対的な移動速度を表わし、ψは、グルーピング処理された同一の物体の移動方向を表わす
   物体検出方法。
5. 前記第３のステップでは、前記第２のステップで前記同一の物体でないと判断した場合、追尾処理部によって、それぞれの物体からの反射波を用いて、当該それぞれの物体の移動方向、移動速度を同時に算出する
   請求項４に記載の物体検出方法。
6. 前記第３のステップでは、前記追尾処理部によって、前記同一の物体の前記移動方向、前記移動速度を更に算出する
   請求項５に記載の物体検出方法。
7. 移動体に搭載される物体検出装置であって、
   複数の物体検出部から前記移動体の周辺に存在する検出対象の物体の位置、ドップラー速度の情報を取得するセンサフュージョン処理部を備え、
   前記センサフュージョン処理部は、
   取得した前記情報が同一の物体のものであるか否かを判定し、当該同一の物体と判断した情報に関して、対応付けの相関処理を行う相関処理部と、
   前記相関処理の結果に基づいて、前記同一の物体の位置、ドップラー速度を平滑処理して、前記同一の物体の位置、速度の情報を算出する平滑処理部と、を備え、
   前記平滑処理部は、前記相関処理部が前記同一の物体と判断した場合、以下の関係式
   Ｖｄ＿ｉ＝Ｖ×ｃｏｓ（θ＿ｉ−ψ）
   を用いて、前記同一の物体の移動方向及び移動速度を同時に算出し、
   但し、前記関係式において、添え字ｉは、同一の検出対象物と判定された情報のインデックスを表わし、Ｖｄ＿ｉは、相関処理された情報のうちのｉ番目の情報におけるドップラー速度を表わし、θ＿ｉは、相関処理された情報のうちのｉ番目の情報における方位角を表わし、Ｖは、相関処理された同一の物体との相対的な移動速度を表わし、ψは、相関処理された同一の物体の移動方向を表わす
   物体検出装置。
8. 移動体に適用される物体検出方法であって、
   複数の物体検出部から前記移動体の周辺に存在する検出対象の物体の位置、ドップラー速度の情報を取得する第１のステップと、
   前記第１のステップで取得した前記情報が同一の物体のものであるか否かを判定し、当該同一の物体と判断した情報に関して、対応付けの相関処理を行う第２のステップと、
   前記第２のステップでの前記相関処理の結果に基づいて、前記同一の物体の位置、ドップラー速度を平滑処理して、前記同一の物体の位置、速度の情報を算出する第３のステップと、を有し、
   前記第２のステップでは、前記第１のステップで前記同一の物体と判断した場合、以下の関係式
   Ｖｄ＿ｉ＝Ｖ×ｃｏｓ（θ＿ｉ−ψ）
   を用いて、前記同一の物体の移動方向及び移動速度を同時に算出し、
   但し、前記関係式において、添え字ｉは、同一の検出対象物と判定された情報のインデックスを表わし、Ｖｄ＿ｉは、相関処理された情報のうちのｉ番目の情報におけるドップラー速度を表わし、θ＿ｉは、相関処理された情報のうちのｉ番目の情報における方位角を表わし、Ｖは、相関処理された同一の物体との相対的な移動速度を表わし、ψは、相関処理された同一の物体の移動方向を表わす
   物体検出方法。

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