JP6970936B2 - 物体検出装置、物体検出プログラム、および記録媒体 - Google Patents

物体検出装置、物体検出プログラム、および記録媒体 Download PDF

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Description

本発明は、車両の周辺に存在する物体を検出する物体検出装置、物体検出プログラム、および記録媒体に関する。
従来、自動車等の車両の周辺に存在する物体（例えば、他車両などの移動物、路側物などの静止物）をレーダ波で検出し、車両がその物体に衝突しそうなときに、警告を発したり、衝突を回避するために車両を停止または操舵したりする技術が知られている。
例えば特許文献１には、レーダ波で検出された反射パターンと、予め用意されたテンプレートパターンとのマッチングにより、物体の種類を判別する物体検出装置が開示されている。
特開２０１５−０５５５４１号公報
しかしながら、特許文献１の物体検出装置では、テンプレートパターンが用意されていない物体は検出されないため、検出精度に改善の余地があった。
本発明の目的は、車両周辺に存在する物体の検出精度を向上させることができる物体検出装置、物体検出プログラム、および記録媒体を提供することである。
本発明に係る物体検出装置は、送信波を送出し、自車両の周辺に存在する物体において前記送信波が反射点において反射された反射波を受信するレーダ装置が出力する前記反射波の強度、方位、およびドップラー速度を示す検出結果情報を受け取り、前記物体が移動物である場合、前記検出結果情報を前記移動物に対応する第１検出結果情報に分類し、前記物体が静止物である場合、前記検出結果情報を前記静止物に対応する第２検出結果情報に分類する分類部と、前記第１検出結果情報に基づいて、前記反射点のうち第１閾値以上の反射強度を有し、前記レーダ装置から前記レーダ装置に最も近い前記移動物の第１反射点までの第１距離を算出する算出部と、前記移動物の前記第１反射点毎の前記第１距離および前記レーダ装置から見た前記第１反射点毎の第１方位を示す第１反射点情報を、所定の装置へ出力する出力部と、を有する。
本発明に係る物体検出プログラムは、コンピュータに、送信波を送出し、自車両の周辺に存在する物体において前記送信波が反射点において反射された反射波を受信するレーダ装置が出力する前記反射波の強度、方位、およびドップラー速度を示す検出結果情報を受け取る処理と、前記物体が移動物である場合、前記検出結果情報を前記移動物に対応する第１検出結果情報に分類し、前記物体が静止物である場合、前記検出結果情報を前記静止物に対応する第２検出結果情報に分類する処理と、前記第１検出結果情報に基づいて、前記反射点のうち第１閾値以上の反射強度を有し、前記レーダ装置から前記レーダ装置に最も近い前記移動物の第１反射点までの第１距離を算出する処理と、前記移動物の前記第１反射点毎の前記第１距離および前記レーダ装置から見た前記第１反射点毎の第１方位を示す第１反射点情報を、所定の装置へ出力する処理と、を実行させる。
本発明に係る記録媒体は、コンピュータに、送信波を送出し、自車両の周辺に存在する物体において前記送信波が反射点において反射された反射波を受信するレーダ装置が出力する前記反射波の強度、方位、およびドップラー速度を示す検出結果情報を受け取る処理と、前記物体が移動物である場合、前記検出結果情報を、前記移動物に対応する第１検出結果情報に分類し、前記物体が静止物である場合、前記検出結果情報を前記静止物に対応する第２検出結果情報に分類する処理と、前記第１検出結果情報に基づいて、前記反射点のうち第１閾値以上の反射強度を有し、前記レーダ装置から前記レーダ装置に最も近い前記移動物の第１反射点までの第１距離を算出する処理と、前記移動物の前記第１反射点毎の前記第１距離および前記レーダ装置から見た前記第１反射点毎の第１方位を示す第１反射点情報を、所定の装置へ出力する処理と、を実行させる。
本発明によれば、車両周辺に存在する物体の検出精度を向上させることができる。
二車線の合流地点における車両の走行状況を真上から見た例を示す図 本発明の実施の形態１に係る物体検出装置の構成例を示すブロック図 本発明の実施の形態１に係る静止物曲線の一例を示す図 本発明の実施の形態１に係る反射点群の一例を示す図 本発明の実施の形態１に係る物体検出装置の動作例を示すフローチャート 本発明の実施の形態２に係る物体検出装置の構成例を示すブロック図 二車線の合流地点における車両の走行状況を真上から見た例を示す図 本発明の実施の形態３に係る物体検出装置の構成例を示すブロック図 本発明の実施の形態４に係る物体検出装置の構成例を示すブロック図 本発明の実施の形態５に係る物体検出装置の構成例を示すブロック図 本発明の実施の形態６に係る物体検出装置の構成例を示すブロック図 本発明の実施の形態６に係る位置予測処理の一例を説明する図
（発明に至った知見）
図１を用いて、本発明に至った知見について説明する。図１は、二車線の合流地点における車両の走行状況を真上から見た例を示す図である。図１において、自車両２０１と他車両２０２とは、それぞれ、別々の車線を同じ方向に向かって走行している。
自車両２０１の右後方にはレーダ装置（図示略）が搭載されており、レーダ装置は、電磁波である送信波を走査範囲Ｒに送信する。また、レーダ装置は、送信波が走査範囲Ｒに存在する他車両２０２に当たって反射した反射波を受信する。
図１に示すように、２つの車線の間にパイロン２０３が存在する場合、レーダ装置は、他車両２０２からの反射波に加えて、走査範囲Ｒ内にあるパイロン２０３からの反射波も受信する。そのため、もし周辺の静止物と移動している他車両が一度に検出された場合、移動している他車両との正確な距離が測定されず、他車両といつ衝突するかの予測及び警告が正しく行われない。
また他車の形状、途中にあるパイロンの形状や間隔は、場所や時によりまちまちである。しかしこのような状況でも正しく衝突の警報や操舵が必要である。そこで、これら移動する任意の形状の物体との距離と形状が分かる物体検出装置が望まれる。
以上のことから、本発明は、車両の周辺の物体を高精度に検出することを目的とする。
以下、本発明の各実施の形態について、図面を参照して説明する。
（実施の形態１）
まず、本発明の実施の形態１に係る物体検出装置の構成について、図２を用いて説明する。図２は、本実施の形態に係る物体検出装置１の構成例を示すブロック図である。
図２に示す物体検出装置１、レーダ装置２、およびセンサ群３は、例えば自動車などの車両に搭載される。以下、物体検出装置１、レーダ装置２、およびセンサ群３を搭載した車両を「自車両」という。
図２に示すように、物体検出装置１は、レーダ装置２およびセンサ群３と電気的に接続される。
レーダ装置２は、例えば、パルス圧縮方式ミリ波レーダ装置である。レーダ装置２は、電磁波である送信波を送出し、その送信波が自車両の周辺に存在する物体に当たって反射した反射波を受信する。そして、レーダ装置２は、反射波の強度（反射強度ともいう）、方位（方位角ともいう）、ドップラー速度等の情報（以下、まとめて検出結果情報という）を物体検出装置１へ出力する。ドップラー速度とは、レーダ装置２に対する物体の相対速度である。例えば、レーダ装置２は、ドップラー周波数成分をドップラー速度成分に変換することで、ドップラー速度を算出する。
センサ群３は、複数のセンサを含む。例えば、センサ群３は、自車両の速度を検出する車速センサ、自車両の角速度を検出する角速度センサ、レーダ装置２の設置角度を検出する設置角度センサ、自車両の舵角を検出する舵角センサ等を含む。これらのセンサにより検出された、車速、角速度、設置角度、舵角等の情報（以下、まとめて車両情報という）は、各センサから物体検出装置１へ出力される。
物体検出装置１は、分類部１１、算出部１２、および出力部１３を有する。図示は省略するが、物体検出装置１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、制御プログラムを格納したＲＯＭ（Read Only Memory）等の記憶媒体、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の作業用メモリ、および通信回路を有する。図１に示した分類部１１、算出部１２、および出力部１３の各機能（詳細は後述）は、ＣＰＵが制御プログラムを実行することにより実現される。
なお、制御プログラムは、ＤＶＤまたはＵＳＢメモリ等のような記録媒体に格納されて提供されてもよいし、ネットワークを介してダウンロード可能にネットワーク上のサーバ装置に格納されてもよい。
分類部１１は、レーダ装置２から受け取った検出結果情報と、レーダ装置２から見た静止物の方位―ドップラー速度（以下、静止物曲線という。詳細は後述）とに基づいて、自車両の周辺において検出された物体を静止物または移動物のいずれかに分類し、移動物に対応する検出結果情報のみを、算出部１２へ出力する。換言すれば、分類部１１は、レーダ装置２から受け取った検出結果情報を、静止物曲線に基づいて、移動物に対応する検出結果情報（第１検出結果情報の一例）、または、静止物に対応する検出結果情報（第２検出結果情報の一例）のいずれかに分類し、移動物に対応する検出結果情報のみを、算出部１２へ出力する。
静止物は、例えば、パイロン、防音壁、路側物、路肩、ガードレール、道路標識等である。移動物は、例えば、他車両（自動車、二輪車など）である。
静止物曲線とは、静止物は自車両から見てその速度が進行方向に対する角度θについてcosθで表されることから算出される、方位―ドップラー速度曲線（ドップラー速度特性）である。例えば、図３に示すようにレーダ装置を進行方向に対して右９０度に設置し、自車両が１０ｋｍ／ｈで走行している場合を考える。レーダの方位で自車両の進行方向に当たる−９０°方向では、静止物は自車両の速度と同じドップラー速度１０ｋｍ／ｈを持つ。一方、レーダの向いている方角（レーダ方位０°）、進行方向に向かって９０°に当たる方角の静止物体は、ドップラー速度を持たないため、その値は０ｋｍ／ｈとなる。
例えば、分類部１１は、センサ群３から受け取った車両情報に基づいて、静止物曲線を算出する。そして、分類部１１は、算出された静止物曲線上にない検出結果情報を、移動物に対応する検出結果情報であると判定する一方、算出された静止物曲線上にある検出結果情報を、静止物に対応する検出結果情報であると判定する。そして、分類部１１は、移動物に対応する検出結果情報のみを、算出部１２へ出力する。
なお、上記説明では、分類部１１が静止物曲線を算出する場合を例に挙げて説明したが、静止物曲線は、分類部１１以外の手段により算出され、分類部１１へ出力されてもよい（後述の実施の形態２以降も同様）。
また、上記説明では、静止物曲線に基づいて物体を静止物と移動物とに分類する場合を例に挙げて説明したが、静止物曲線以外の手段（例えば、オプティカルフロー）を用いて、物体を静止物と移動物とに分類してもよい（後述の実施の形態２以降も同様）。
算出部１２は、分類部１１から受け取った移動物に対応する検出結果情報に基づいて、移動物に対応したレーダ装置２から各反射点までの距離を算出し、算出された各距離と、各反射点の方位とを示す反射点情報を出力部１３へ出力する。反射点情報に示される距離は、レーダ装置２から反射点までの距離である。なお、この距離は、レーダ装置２から最も近くにある、閾値（実測またはシミュレーション等に基づいて予め決めたもの）以上の反射波強度を持つ反射点までの距離であってもよい。また、反射点情報に示される方位は、レーダ装置２から見た反射点の方位角である。
ここで、算出部１２により方位および距離が算出された反射点群の一例を図４に示す。図４において、図１と同じ構成要素には同一符号を付し、それらの説明は省略する。
図４に示すように、例えば、反射点群２０４は、他車両２０２の前方および左側面における複数の反射点を含む。この場合、反射点情報は、反射点群２０４に含まれる反射点それぞれの方位および距離を示す情報となる。すなわち、反射点情報は、他車両２０２の位置および形状を示す物体情報ということができる。なお、反射点情報には、各反射点の強度、ドップラー速度の情報が含まれてもよい。
出力部１３は、算出部１２から受け取った反射点情報を、所定の装置へ出力（送信）する。所定の装置は、例えば、ＡＤＡＳ（Advanced Driving Assistant System）−ＥＣＵ（Electronic Control Unit）等のＥＣＵ、記憶装置、表示装置などである。ＡＤＡＳ−ＥＣＵは、例えば、自車両が物体に接近したときに運転者に危険を知らせる警報装置、または、自車両が物体に衝突する時間を予測し、操舵角、アクセル、ブレーキ等を制御して衝突を回避させる運転支援装置（自動運転装置）などに備えられる。
以上、物体検出装置１の構成例について説明した。
次に、物体検出装置１の動作について、図５を用いて説明する。図５は、物体検出装置１の動作例を示すフローチャートである。
まず、分類部１１は、レーダ装置２から受け取った検出結果情報、および、静止物曲線に基づいて、検出された物体を静止物または移動物のいずれかに分類する（ステップＳ１０１）。そして、分類部１１は、移動物に対応する検出結果情報のみを、算出部１２へ出力する。
次に、算出部１２は、移動物に対応する検出結果情報に基づいて、各反射点の距離を算出する（ステップＳ１０２）。そして、算出部１２は、各反射点の距離および方位を示す反射点情報を出力部１３へ出力する。
次に、出力部１３は、反射点情報を所定の装置へ出力する（ステップＳ１０３）
以上、物体検出装置１の動作例について説明した。
以上、本実施の形態によれば、レーダ装置２により検出された物体を静止物と移動物に分類し、移動物に対応する検出結果情報に基づいて、各反射点の距離を算出し、各反射点の距離および方位を示す反射点情報を出力するため、任意の形状の移動物とその位置を検出できる。よって、パターンマッチングを用いる場合に比べて、様々な形状の物体を検出でき、検出精度が向上する。
また、本実施の形態によれば、移動物に対応する検出結果情報のみに基づいて、各反射点の距離を算出し、各反射点の距離および方位を示す反射点情報を出力するため、自車両と移動物（例えば、他車両）との間に静止物（例えば、パイロン）が存在する場合でも、移動物の位置および形状を検出できる。例えば、衝突警報を行う場合、自車両との衝突の軌道の予測をより正確に行うことができる。
また、本実施の形態によれば、警報装置または運転支援装置は、検出精度が高い反射点情報を用いることにより、より精度の高い警報またはより確実な運転支援を実現することができる。
（実施の形態２）
次に、本発明の実施の形態２に係る物体検出装置の構成について、図６を用いて説明する。図６は、本実施の形態に係る物体検出装置１ａの構成例を示すブロック図である。図６において、図２と同じ構成要素には同一符号を付し、それらの説明は省略する。
物体検出装置１ａは、補間部１４を備えた点が図２の構成と異なる。
検出結果情報のドップラー速度は、車両の進行方向に対して直角である方向（以下、直角方向という）では必ず０となる。そのため、分類部１１は、直角方向に存在する移動物を静止物に分類するおそれがある。
例えば、図４に示した反射点群２０４のうちの複数の反射点が直角方向にある場合、それらの反射点を静止物の反射点であると判定してしまい、反射点群２０４の一部が欠落した不正確な、移動物に対応する検出結果情報が算出部１２に出力されてしまう。その結果、図４に示す他車両２０２の形状は、例えば、２つに分裂する等して、正確に検出されないおそれがある。
そこで、補間部１４は、移動物が直角方向にある場合、算出部１２から受け取った反射点情報が示す各反射点の距離を、直角方向を基準として所定角度（マージン角度±θ）ずらした方位の反射点の距離に基づいて補間する。そして、補間部１４は、各反射点の方位および補間後の距離を示す反射点情報を出力部１３へ出力する。
以上、本実施の形態によれば、直角方向にある移動物の形状を確実に検出できる。
（実施の形態３）
まず、本実施の形態で解決する問題について、図７を用いて説明する。図７は、図１と同様、二車線の合流地点における車両の走行状況を真上から見た例を示す図である。図７において、図１と同じ構成要素には同一符号を付し、それらの説明は省略する。
図７に示すように、各車線の横に、静止物である壁２０５があるとする。この場合、送信波は、壁２０５に当たって反射した後、他車両２０２の右側面に当たって反射するため、壁２０５の外側に、他車両２０２に相当する虚像２０６が検出されてしまうという問題がある。本実施の形態では、このような誤検出を防止する。
次に、本発明の実施の形態３に係る物体検出装置の構成について、図８を用いて説明する。図８は、本実施の形態に係る物体検出装置１ｂの構成例を示すブロック図である。図８において、図６と同じ構成要素には同一符号を付し、それらの説明は省略する。
物体検出装置１ｂは、分類部１５、算出部１６、および選別部１７を備えた点が図６の構成と異なる。
図８において、算出部１２は、各反射点の距離および方位を示す反射点情報（以下、移動物反射点情報という。第１反射点情報の一例）を選別部１７へ出力する。
分類部１５は、レーダ装置２から受け取った検出結果情報と、静止物曲線とに基づいて、自車両の周辺において検出された物体を静止物と移動物とに分類する。この処理は、分類部１１が行う処理と同様である。そして、分類部１５は、静止物に対応する検出結果情報を、算出部１６へ出力する。
算出部１６は、分類部１５から受け取った静止物に対応する検出結果情報に基づいて、静止物における各反射点の距離を算出する。この処理は、算出部１２が行う処理と同様である。そして、算出部１６は、各反射点の距離および方位を示す反射点情報（以下、静止物反射点情報という。第２反射点情報の一例）を選別部１７へ出力する。
選別部１７は、算出部１２から受け取った移動物反射点情報と、算出部１６から受け取った静止物反射点情報とに基づいて、移動物が静止物よりもレーダ装置２の近くにあるか否かを判定する。移動物が静止物よりもレーダ装置２の近くにある場合、選別部１７は、移動物反射点情報を所定の装置へ出力される情報に決定する。そして、選別部１７は、移動物反射点情報を補間部１４へ出力する。
例えば、図７の場合、他車両２０２は壁２０５よりも自車両２０１のレーダ装置（図示略）の近くにあるため、選別部１７は、他車両２０２の反射点情報（例えば、図４に示した反射点群２０４に含まれる各反射点の距離および方位を示す情報）を補間部１４へ出力する。そして、この場合、選別部１７が壁２０５の反射点情報を補間部１４へ出力しないため、図７に示した虚像２０６は検出されない。
以上、本実施の形態によれば、送信波が静止物に当たって反射した後に移動物に当たって反射した場合に起こりうる虚像の検出を防止（排除）でき、移動物の検出精度が向上する。
なお、本実施の形態では、分類部１５、算出部１６、および選別部１７が、図６に示した構成（物体検出装置１ａ）に対して加えられた場合を例に挙げて説明したが、図２に示した構成（物体検出装置１）に対して加えられてもよい。
また、本実施の形態では、分類部１１とは別に分類部１５を設け、算出部１２とは別に算出部１６を設ける場合を例に挙げて説明したが、分類部１１と分類部１５とを合わせて１つの分類部として構成し、算出部１２と算出部１６とを合わせて１つの算出部として構成してもよい。その場合、例えば、分類部は、静止物に対応する検出結果情報と、移動物に対応する検出結果情報とを分けて（区別して）算出部へ出力し、算出部は、静止物反射点情報と、移動物反射点情報とを分けて（区別して）選別部１７へ出力する。
（実施の形態４）
次に、本発明の実施の形態４に係る物体検出装置の構成について、図９を用いて説明する。図９は、本実施の形態に係る物体検出装置１ｃの構成例を示すブロック図である。図９において、図８と同じ構成要素には同一符号を付し、それらの説明は省略する。
物体検出装置１ｃは、密度判定部１８を備えた点が図８の構成と異なる。
密度判定部１８は、算出部１６から受け取った静止物反射点情報に基づいて、単位方位（単位面積でもよい）あたりの反射点の密度が、予め定められた閾値以上であるか否かを判定する。
静止物における反射点の密度は、静止物の配置、形状によって異なる。例えば、切れ目なく連なった壁またはガードレール等における反射点の密度は、所定の間隔をおいて配置されたパイロン１つにおける反射点の密度よりも高くなる。上記閾値は、例えば、実物の幾何学的形状またはシミュレーション等の結果により得られた、壁またはガードレールであると判定可能な反射点の密度の最小値である。
密度判定部１８は、反射点の密度が閾値以上である場合、静止物が壁またはガードレール等であると判定し、静止物反射点情報を選別部１７へ出力する。一方、密度判定部１８は、反射点の密度が閾値未満である場合、静止物がパイロン等であると判定し、静止物反射点情報を選別部１７へ出力しない。
これにより、実施の形態３で説明した選別部１７の判定処理では、壁またはガードレール等に対応する静止物反射点情報だけが用いられることになる。
以上、本実施の形態によれば、送信波が静止物に当たって反射した後に移動物に当たって反射した場合に起こりうる虚像の検出をより効果的に防止（排除）でき、さらに移動物の検出精度が向上する。
（実施の形態５）
次に、本発明の実施の形態５に係る物体検出装置の構成について、図１０を用いて説明する。図１０は、本実施の形態に係る物体検出装置１ｄの構成例を示すブロック図である。図１０において、図９と同じ構成要素には同一符号を付し、それらの説明は省略する。
物体検出装置１ｄは、パターンマッチ部１９を備えた点が図９の構成と異なる。
パターンマッチ部１９は、算出部１２から移動物反射点情報を受け取ると、記憶装置４からパターン情報を読み出す。
パターン情報は、移動物の種類毎に移動物の形状を示す情報である。例えば、パターン情報は、自転車、普通乗用車、オートバイ、トラック等のそれぞれに対応した形状を示す。パターン情報は、予め作成されて記憶装置４に格納される。なお、記憶装置４は、物体検出装置１ｄに備えられてもよい。
パターンマッチ部１９は、移動物反射点情報に示される形状と、パターン情報に示される各形状とを照合し、最も一致度が高い形状を決定する。そして、パターンマッチ部１９は、決定された形状に対応する移動物の種類を示す情報（以下、移動物種類情報）を、移動物反射点情報とともに所定の装置へ出力される情報に決定する。そして、パターンマッチ部１９は、移動物反射点情報および移動物種類情報を選別部１７へ出力する。その後、移動物種類情報は、移動物反射点情報とともに、補間部１４、出力部１３を介して、所定の装置へ出力される。
以上、本実施の形態によれば、移動物の種類が特定されるので、より検出精度が向上する。
なお、本実施の形態では、パターンマッチ部１９が、図９に示した構成（物体検出装置１ｃ）に対して加えられた場合を例に挙げて説明したが、図２に示した構成（物体検出装置１）、図６に示した構成（物体検出装置１ａ）、図８に示した構成（物体検出装置１ｂ）のいずれかに対して、図１０に示すように加えられてもよい。
（実施の形態６）
上述したレーダ装置２の検出結果情報は、電磁波である反射波に基づく物理的な値を示すものである。よって、検出結果情報には、自然界およびレーダ装置２で発生するノイズが必ず含まれる。そこで、本実施の形態では、そのノイズを低減するために、平滑化を行う。
本発明の実施の形態６に係る物体検出装置の構成について、図１１を用いて説明する。図１１は、本実施の形態に係る物体検出装置１ｅの構成例を示すブロック図である。図１１において、図２と同じ構成要素には同一符号を付し、それらの説明は省略する。
物体検出装置１ｄは、平滑化部２０、位置予測部２１、および記憶部２２を備えた点が図２の構成と異なる。
図１１において、算出部１２は、所定の時間間隔で、反射点情報を平滑化部２０および位置予測部２１へ出力する。この反射点情報には、移動物における各反射点の距離および方位の情報のほか、各反射点のドップラー速度の情報が含まれる。
位置予測部２１は、第１のタイミングで反射点情報を受け取った場合、その反射点情報に示されるドップラー速度と、上記時間間隔とに基づいて、第２のタイミングにおける移動物の各反射点の位置（以下、予測位置という）を予測する。第２のタイミングは、第１のタイミングから上記時間間隔が経過した後のタイミングである。この位置予測処理の具体例については、図１２を用いて後述する。
そして、位置予測部２１は、予測位置を示す情報（以下、予測位置情報という）を記憶部２２に記憶させる。なお、記憶部２２は、物体検出装置１ｅの外部に設けられてもよい。
平滑化部２０は、第２のタイミングで反射点情報を受け取った場合、記憶部２２から第１のタイミングの際に予測された予測位置を示す予測位置情報を読み出す。
そして、平滑化部２０は、予測位置情報に基づいて、第２のタイミングで受け取った反射点情報の平滑化を行い、平滑化後の反射点情報を出力部１３へ出力する。例えば、平滑化部２０は、予測位置情報に示される反射点の位置と、反射点情報に示される反射点の位置との平均値を算出する。なお、反射点の位置に限らず、方位、ドップラー速度の平均値を算出してもよい。また、平滑化の方法は、これに限定されず、その他の公知の方法を適用してもよい。
次に、位置予測部２１が行う位置予測処理の具体例について、図１２を参照して説明する。図１２では、図１等に示した自車両２０１の図示を省略している。すなわち、矢印Ｄで示す進行方向に走行中の他車両２０２の左前方に、レーダ装置２および物体検出装置１ｅを搭載した自車両が存在する。
また、以下の説明では、自車両２０１および他車両２０２は、急激な旋回をせず、矢印Ｄで示す進行方向を走行し続けると仮定する。
まず、位置予測部２１は、例えば、他車両２０２における２つの反射点３０１、３０２を選択する。なお、位置予測部２１が選択可能な反射点は２つ以上であるが、ここでは、例として、２つの反射点が選択される場合とする。反射点３０１、３０２は、例えば、図４に示した反射点群２０４に含まれる反射点である。
次に、位置予測部２１は、反射点３０１のドップラー速度に基づいて、反射点３０１とレーダ装置２とを結ぶ直線３０３上の点３０１ａを算出する。そして、位置予測部２１は、点３０１ａを通り、直線３０３と直交する直線３０４を算出する。
同様に、位置予測部２１は、反射点３０２のドップラー速度に基づいて、反射点３０２とレーダ装置２とを結ぶ直線３０５上の点３０２ａを算出する。そして、位置予測部２１は、点３０２ａを通り、直線３０５と直交する直線３０６を算出する。
次に、位置予測部２１は、直線３０６を、反射点３０１と反射点３０２の間の距離Ｌだけ、進行方向へ移動した直線３０７を算出する。
次に、位置予測部２１は、直線３０４と直線３０７との交点３０８を算出する。この交点３０８が、反射点３０１の予測位置となる。
また、位置予測部２１は、交点３０８を、距離Ｌだけ、進行方向とは逆方向に移動した点３０９を算出する。この点３０９が、反射点３０２の予測位置となる。
以上、位置予測処理の一例について説明した。
なお、上記説明では、他車両２０２の左側面の反射点を用いる場合を例に挙げて説明したが、例えば、他車両２０２の前面の反射点を用いてもよい。また、上記説明では、２つの反射点を用いる場合を例に挙げて説明したが、３つ以上を用いてもよい。
また、本実施の形態では、平滑化部２０、位置予測部２１、および記憶部２２が、図２に示した構成（物体検出装置１）に対して加えられた場合を例に挙げて説明したが、図８に示した構成（物体検出装置１ｂ）、図９に示した構成（物体検出装置１ｃ）、図１０に示した構成（物体検出装置１ｄ）のいずれかに対して、図１１に示すように加えられてもよい。
以上、本実施の形態によれば、検出結果情報に含まれるノイズを低減することができる。
本発明は、上記各実施の形態の説明に限定されず、種々の変形が可能である。
本発明は、車両の周辺に存在する物体を検出する物体検出装置、物体検出プログラム、および記録媒体に好適である。
１、１ａ、１ｂ、１ｃ、１ｄ、１ｅ 物体検出装置
２ レーダ装置
３ センサ群
４ 記憶装置
１１、１５ 分類部
１２、１６ 算出部
１３ 出力部
１４ 補間部
１７ 選別部
１８ 密度判定部
１９ パターンマッチ部
２０ 平滑化部
２１ 位置予測部
２２ 記憶部
２０１ 自車両
２０２ 他車両
２０３ パイロン
２０４ 反射点群
２０５ 壁
２０６ 虚像

Claims (10)

  1. 送信波を送出し、自車両の周辺に存在する物体において前記送信波が反射点において反射された反射波を受信するレーダ装置が出力する前記反射波の強度、方位、およびドップラー速度を示す検出結果情報を受け取り、前記物体が移動物である場合、前記検出結果情報を前記移動物に対応する第１検出結果情報に分類し、前記物体が静止物である場合、前記検出結果情報を前記静止物に対応する第２検出結果情報に分類する分類部と、
    前記第１検出結果情報に基づいて、前記反射点のうち第１閾値以上の反射強度を有し、前記レーダ装置から前記レーダ装置に最も近い前記移動物の第1反射点までの第１距離を算出する算出部と、
    前記移動物の前記第１反射点毎の前記第１距離および前記レーダ装置から見た前記第１反射点毎の第１方位を示す第１反射点情報を、所定の装置へ出力する出力部と、
    を有する物体検出装置。
  2. 前記分類部は、
    前記物体が前記静止物であり、前記静止物が存在する第２方位が前記自車両の進行方向に対して角度θにある場合、前記ドップラー速度がcosθで表されることから得られる方位―ドップラー速度特性に基づいて、前記検出結果情報を分類する、
    請求項１に記載の物体検出装置。
  3. 前記算出部は、
    前記第２検出結果情報に基づいて、前記反射点のうち前記第1閾値以上の反射強度を有し、前記レーダ装置から前記レーダ装置に最も近い前記静止物の第２反射点までの第２距離を算出し、
    前記静止物の第２反射点毎の前記第２距離および前記レーダ装置から見た前記第２反射点の第２方位を示す第２反射点情報と、前記第１反射点情報とに基づいて、前記移動物が前記静止物よりも前記レーダ装置の近くにあると判定した場合、前記第１反射点情報を前記所定の装置へ出力される情報に決定する選別部をさらに有する、
    請求項１または２に記載の物体検出装置。
  4. 前記第２反射点情報に基づいて、前記静止物における単位方位あたりの前記第２反射点の密度が第２閾値以上であるか否かを判定する密度判定部をさらに有し、
    前記密度判定部は、
    前記第２反射点の密度が前記第２閾値以上である場合、前記第２反射点情報を前記選別部へ出力する一方、前記第２反射点の密度が前記第２閾値未満である場合、前記第２反射点情報を前記選別部へ出力しない、
    請求項３に記載の物体検出装置。
  5. 前記第１反射点情報が示す複数の前記第１反射点の形状と、予め定められた移動物の種類毎に移動物の形状を示すパターン情報とを照合し、最も一致度が高い形状に対応する移動物の種類を示す移動物種類情報を、前記第１反射点情報とともに前記所定の装置へ出力される情報に決定するパターンマッチ部をさらに有する、
    請求項１から４のいずれか１項に記載の物体検出装置。
  6. 前記算出部から、所定の時間間隔で、前記移動物の各第１反射点の第１ドップラー速度をさらに示す前記第１反射点情報を受け取る位置予測部および平滑化部をさらに有し、
    前記位置予測部は、
    第１のタイミングで受け取った前記第１反射点情報が示す前記第１ドップラー速度と、前記時間間隔とに基づいて、前記第１のタイミングより後の第２のタイミングにおける前記移動物の各第１反射点の予測位置を算出し、
    前記平滑化部は、
    前記予測位置に基づいて、前記第２のタイミングで受け取った前記第１反射点情報が示す各第１反射点の位置を平滑化する、
    請求項１から５のいずれか１項に記載の物体検出装置。
  7. 前記位置予測部は、
    前記移動物における複数の第１反射点または全ての第１反射点を用いて、該当する第１反射点の位置を予測する、
    請求項６に記載の物体検出装置。
  8. 前記位置予測部は、
    前記移動物における前記第１反射点のうち、第４反射点および第５反射点を選択し、
    前記第４反射点の第４ドップラー速度に基づいて、該第４反射点と前記レーダ装置とを結ぶ第４直線上の第４の点を算出し、
    前記第４の点を通り、前記第４直線の点と直交する第４直交直線を算出し、
    前記第５反射点の第５ドップラー速度に基づいて、該第５反射点と前記レーダ装置とを結ぶ第５直線上の第５の点を算出し、
    前記第５の点を通り、前記第５直線の点と直交する第５直交直線を算出し、
    前記第５直交直線を、前記第４反射点と前記第５反射点の間の差分距離だけ、前記自車両の進行方向へ移動した第６直線を算出し、
    前記第４直線と前記第６直線との交点を、前記第４反射点の予測位置に決定し、
    前記交点を、前記差分距離だけ、前記進行方向とは逆方向に移動した点を、前記第５反射点の予測位置に決定する、
    請求項７に記載の物体検出装置。
  9. コンピュータに、
    送信波を送出し、自車両の周辺に存在する物体において前記送信波が反射点において反射された反射波を受信するレーダ装置が出力する前記反射波の強度、方位、およびドップラー速度を示す検出結果情報を受け取る処理と、
    前記物体が移動物である場合、前記検出結果情報を前記移動物に対応する第１検出結果情報に分類し、前記物体が静止物である場合、前記検出結果情報を前記静止物に対応する第２検出結果情報に分類する処理と、
    前記第１検出結果情報に基づいて、前記反射点のうち第１閾値以上の反射強度を有し、前記レーダ装置から前記レーダ装置に最も近い前記移動物の第１反射点までの第１距離を算出する処理と、
    前記移動物の前記第１反射点毎の前記第１距離および前記レーダ装置から見た前記第１反射点毎の第１方位を示す第１反射点情報を、所定の装置へ出力する処理と、
    を実行させる物体検出プログラム。
  10. コンピュータに、
    送信波を送出し、自車両の周辺に存在する物体において前記送信波が反射点において反射された反射波を受信するレーダ装置が出力する前記反射波の強度、方位、およびドップラー速度を示す検出結果情報を受け取る処理と、
    前記物体が移動物である場合、前記検出結果情報を、前記移動物に対応する第１検出結果情報に分類し、前記物体が静止物である場合、前記検出結果情報を前記静止物に対応する第２検出結果情報に分類する処理と、
    前記第１検出結果情報に基づいて、前記反射点のうち第１閾値以上の反射強度を有し、前記レーダ装置から前記レーダ装置に最も近い前記移動物の第１反射点までの第１距離を算出する処理と、
    前記移動物の前記第１反射点毎の前記第１距離および前記レーダ装置から見た前記第１反射点毎の第１方位を示す第１反射点情報を、所定の装置へ出力する処理と、
    を実行させるプログラムを記録した記録媒体。
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