JP7069061B2 - 物体判定装置 - Google Patents

Description

本発明は、電磁波センサにより検出された物体と、画像センサにより検出された物体とが同一物体であるか否かを判定する物体判定装置に関する。

特許文献１には、電磁波を送受信する電磁波センサにより検出された物体と、画像センサにより検出された物体とが同一物体であるか否かを判定する物体判定装置が開示されている。この物体判定装置は、電磁波センサにより検出された物体の位置に基づく探索領域と、画像センサにより検出された物体の位置に基づく探索領域との重なりの有無により、各物体が同一物体であるか否か判定する。

特開２０１７－２１１２４９号公報

自車前方に複数の物体が近接して存在する場合、各物体の位置に基づく探索領域が近い位置に設定される場合がある。特に、高さ方向の位置が異なる物体が近い位置に複数存在する場合、電磁波センサにより検出された各物体の位置に基づく探索領域が近い位置に設定される。この場合、電磁波センサにより検出された物体と、画像センサにより検出された物体との組合せが誤判定されることが懸念される。

本発明は上記課題に鑑みたものであり、電磁波センサにより検出された物体と、画像センサにより検出された物体とが同一物体であるか否かを判定する物体判定装置において、同一物判定の誤判定を抑制することができる物体判定装置を提供することを目的とする。

上記課題を解決するために本発明では、電磁波を送受信する電磁波センサにより検出された自車前方の第１物体と、画像センサにより検出された自車前方の第２物体とが同一物体であるか否かを判定する同一物判定部と、前記第２物体の物体種別を特定する種別特定部と、前記電磁波センサによる前記第１物体の検出情報に基づいて、物体種別毎の尤度を算出する尤度算出部と、前記同一物判定部により前記第２物体との間で同一物体であるか否かが判定される前記第１物体の候補を、候補物体として特定する候補特定部と、前記候補物体が複数存在する場合に、前記候補物体のうち、特定された前記第２物体の前記物体種別における前記第１物体の前記尤度が所定の尤度判定値よりも大きい物体を、優先して前記同一物判定部による判定対象に選択する対象選択部と、を備える。

上記構成では、第2物体との間での同一物体であるか否かの判定候補となる候補物体が複数存在する場合に、この候補物体に対して、電磁波センサによる当該候補物体の検出情報に基づいて、複数の物体種別毎の尤度が算出される。候補物体のうち、判定対象となる第2物体の物体種別における尤度が所定の尤度判定値よりも大きい物体が、優先して同一物判定部による判定対象に選択される。このため、判定対象となる第2物体に対して、複数の候補物体が存在する場合でも、第2物体と同じ物体種別である可能性の高い候補物体が優先して同一物体であるか否かの判定対象となる。これにより、異なる第1物体と第2物体とが同一物体であると誤判定されるのを抑制することができる。

運転支援装置の構成図。 レーダ探索領域の設定を説明する図。 画像探索領域の設定を説明する図。 自車前方に先行車が走行している場面を示す図。 画像種別毎の尤度を説明する図。 尤度加算値の算出方法を説明する図。 本実施形態に係る同一物判定の手順を説明するフローチャート。 第２実施形態に係る運転支援装置の構成図。

（第１実施形態）
以下、第１実施形態に係る運転支援装置について、図面を参照しつつ説明する。運転支援装置は、車両に搭載されており、先行車との距離が車速に応じた車間距離の目標値となるように制御を行うＡＣＣ（Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｃｒｕｉｓｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ）を実施する。

図１に示す運転支援装置４０は、物体判定装置としてのＥＣＵ１０と、レーダセンサ２１と、画像センサ２２とを備えている。

レーダセンサ２１は、ミリ波帯の高周波信号を送信波とする公知のミリ波レーダであり、自車の前端部に設けられている。レーダセンサ２１は、自車に対して所定の検知角に入る領域を、物体を検知可能な検知範囲とし、検知範囲内の物体の位置である第１位置Ｐ１を検出する。具体的には、レーダセンサ２１は、所定周期で探査波を送信し、複数のアンテナにより反射波を受信する。この探査波の送信時刻と反射波の受信時刻とにより、自車を基準とするＸＹ平面上での物標までの第１相対距離を算出する。レーダセンサ２１は、複数のアンテナが受信した反射波の位相差により、ＸＹ平面での物体の第１方位を算出する。ＸＹ平面は、自車の車幅方向に定めされたＸ軸と、自車進行方向に定められたＹ軸とで規定される。レーダセンサ２１は、算出した物体までの第１相対距離Ｄ１と、物体の第１方位θ１とを第１位置Ｐ１として検出する。レーダセンサ２１は、レーダ物標に反射された反射波の、ドップラー効果により変化した周波数により、物体の相対速度を算出する。

以下では、レーダセンサ２１により第１位置Ｐ１が検出された物体をレーダ物標と称する。レーダ物標は、第１物体に相当する。

画像センサ２２は、自車の車幅方向中央の所定高さに取り付けられており、自車前方に位置する物体の位置を第２位置Ｐ２として検出する。具体的には、画像センサ２２は、自車前方へ向けて所定角度範囲で広がる領域を撮像し、撮像画像内の輝度に基づいて、予め定められた物標テンプレートとのパターンマッチングを行う。このパターンマッチングにより、撮像画像において、物標テンプレートと適合する輝度情報を有する箇所を物標テンプレートに対応する物体として認識する。画像センサ２２は、認識した物体に対して、Ｘ軸方向における物体の中心を、物体のＸ軸方向の位置として算出する。撮像画像における物体のＸ軸方向の幅は、物体が画像センサ２２に近いほど広く撮像されるため、画像センサ２２は、物体の幅に基づいて物体のＹ座標を算出する。そして、算出した物体の座標Ｘ,Ｙから、自車から物体までの第２相対距離Ｄ２と、自車を基準とする物体の第２方位θ２とを第２位置Ｐ２として算出する。

以下では、画像センサ２２により第２位置Ｐ２が検出された物体を画像物標と称する。画像物標は、第２物体に相当する。

画像センサ２２は、画像物標の種類を、適合した物標テンプレートから特定する。本実施形態では、画像センサ２２は、画像物標の種別を、車両、道路標識、及び歩行者に区別する。車両には、バイク、乗用車（小型車及び中型車）、トラック（大型車）が含まれる。道路標識には、信号機が含まれる。本実施形態では、道路標識が、車両よりも異なる高さ範囲に設置されている道路上の静止物に相当する。

レーダセンサ２１により検出された第１位置Ｐ１と、画像センサ２２により検出された第２位置Ｐ２とは、ＥＣＵ１０に入力される。ＥＣＵ１０は、ＣＰＵ１１、ＲＡＭ１２、ＲＯＭ１３、Ｉ／Ｏ等を備えたコンピュータである。

ＥＣＵ１０は、レーダ物標と、画像物標とが同一の物体であるか否かの判定を行う（以下、同一物判定と称する）。具体的には、ＥＣＵ１０は、レーダ物標の第１位置Ｐ１に基づくレーダ探索領域Ａ１と、画像物標の第２位置Ｐ２に基づく画像探索領域Ａ２との重なりの有無により、レーダ物標と画像物標とが同一物体であるか否かを判定する。ＥＣＵ１０は、レーダ探索領域Ａ１と画像探索領域Ａ２とに重なる領域があると判定した場合に、レーダ物標と画像物標とが同一の物標であると判定する。一方、レーダ探索領域Ａ１と画像探索領域Ａ２とに重なる領域が存在しないと判定した場合に、レーダ物標と画像物標とが異なる物標であると判定する。本実施形態では、ＥＣＵ１０が同一物判定部に相当する。レーダ探索領域Ａ１が第１探索領域に相当し、画像探索領域Ａ２が第２探索領域に相当する。

図２に示すようにレーダ探索領域Ａ１は、第１位置Ｐ１を含み、ＸＹ平面において、レーダ物標が存在すると想定される領域である。本実施形態では、ＥＣＵ１０は、Ｙ軸方向に、レーダセンサ２１の特性に基づき予め想定される想定誤差分の幅を持たせる。そして、ＸＹ平面上の自車を基準とする原点Ｂからの第１方位θ１を基準に、レーダセンサ２１の特性に基づき予め想定される想定誤差分の角度幅を両方向に持たせる。これにより、区画された領域をレーダ探索領域Ａ１として設定する。

図３に示すように画像探索領域Ａ２は、第２位置Ｐ２を含み、ＸＹ平面において、第２位置Ｐ２が検出された画像物標が存在すると想定される領域である。本実施形態では、ＥＣＵ１０は、画像物標の画像種別において、想定される最も小さいＸ軸方向の幅である想定幅最小値Ｘｍｉｎに対応するＹ座標を算出する。このとき、算出されるＹ座標をＹ軸最小値Ｙｍｉｎと称する。また、画像種別において、想定される最も大きいＸ軸方向の幅である想定幅最大値Ｘｍａｘに対応するＹ座標を算出する。このとき、算出されるＹ座標をＹ軸最大値Ｙｍａｘと称する。そして、Ｙ軸最小値ＹｍｉｎからＹ軸最大値Ｙｍａｘまでを、画像探索領域Ａ２におけるＹ軸方向での範囲に設定する。

ＥＣＵ１０は、自車の進行方向に対して画像物標のＸ軸方向における左端（以下、物標左端Ｌと呼称）及び右端（以下、物標右端Ｒと呼称）への方位に基づいて定まる方位範囲を算出する。この方位範囲は、ＸＹ平面において、撮像画像における物標左端Ｌへの方位と物標右端Ｒへの方位とにより算出される。算出された方位範囲のＸ軸方向の幅と、想定幅最小値Ｘｍｉｎ及び想定幅最大値Ｘｍａｘと、がそれぞれ一致するＹ軸最小値Ｙｍｉｎ及びＹ軸最大値Ｙｍａｘをそれぞれ算出する。ハッチングで示すように、方位範囲においてＹ軸方向における範囲（以下、Ｙ軸範囲と呼称）を、算出したＹ軸最小値ＹｍｉｎからＹ軸最大値Ｙｍａｘまでに区切った領域が画像探索領域Ａ２として設定される。なお、画像探索領域Ａ２の具体的な設定方法については後述する。

ＥＣＵ１０は、同一の物体として判定したレーダ物標と画像物標との各情報を融合することにより、新たな物標であるフュージョン物標を設定する。レーダセンサ２１は、画像センサ２２と比べて、物体までの距離を検出する精度が高い。一方で、画像センサ２２は、レーダセンサ２１よりも物体の横位置や方位を検出する精度が高い。そのため、ＥＣＵ１０は、レーダセンサ２１及び画像センサ２２の検出値のうち、精度の高いものを組み合わせることにより、フュージョン物標の検出情報を設定する。

ＥＣＵ１０は、フュージョン物標のうち、自車が走行する車線を先行する物標と自車との距離を目標車間距離に維持すべく、エンジン３１及びブレーキ装置３２へ制御指令を送信する。目標値車間距離は、自車速度に応じて変化する。このとき、運転者によるステアリング３３の操作により車線を変更してもよく、この場合においても自動操舵の場合と同様に、変更された追従対象と自車両との距離が目標値となるように、エンジン３１及びブレーキ装置３２へ制御指令を送信する。なお、ＥＣＵ１０は、自車線に先行車両が存在しない場合には、運転者により設定された走行速度や、自車が走行している道路の制限速度等に基づいて、走行速度の制御を行ってもよい。

図４は、自車前方に先行車が走行している場面を示す図であり、自車１００と先行車１０１との間に自車１００よりも高い位置に備えられた道路標識１０２が存在している。図４（ａ）は自車の側方から自車１００、先行車１０１及び道路標識１０２を見た図である。図４（ｂ）は、自車の上方から、自車１００、先行車１０１及び道路標識１０２を見た図である。

図４（ａ），図４（ｂ）で示す場面では、レーダセンサ２１により検出される先行車１０１の第１位置Ｐ１１と道路標識１０２の第１位置Ｐ１２とは、ＸＹ平面において近い位置となっている。このため、ＥＣＵ１０は、先行車１０１の第１位置Ｐ１１に基づくレーダ探索領域Ａ１１と、道路標識の第１位置Ｐ１２に基づくレーダ探索領域Ａ１２とを、ＸＹ座標平面において近い位置に設定している。この場合、先行車１０１の第２位置Ｐ２に基づく画像探索領域Ａ２と、道路標識１０２の第１位置Ｐ１２に基づくレーダ探索領域Ａ１２とに重なる領域が存在することで、ＥＣＵ１０は、先行車と道路標識との組合せを、同一物体として誤判定することが懸念される。

そこで、ＥＣＵ１０は、画像物標との間で同一物体であるか否かが判定されるレーダ物標の候補が複数存在する場合に、候補となる物標である候補物体のうち、対象となる画像物標の画像種別における尤度Ｌｉを算出する。ＥＣＵ１０は、候補物体のうち、画像種別における尤度Ｌｉが高い物体を、優先して同一物判定の判定対象に選択する。尤度Ｌｉは、レーダ物標が、同一物判定の対象となる画像物標の画像種別であることの尤もらしさ示す指標値であり、例えば、０から１００の間の値を取る。特定の画像種別における尤度Ｌｉが高いほど、レーダ物標がこの画像種別である可能性が高くなる。以下では、同一物判定の対象となる画像物標を対象画像物標と称す。

次に、ＥＣＵ１０の各機能を説明する。

ＥＣＵ１０は、画像センサ２２からの検出情報により、対象画像物標の画像種別を特定する。本実施形態では、ＥＣＵ１０が種別特定部に相当する。

ＥＣＵ１０は、レーダ物標のうち、対象画像物標と同じ方位角範囲に位置するレーダ物標を、候補物体として特定する。具体的には、対象画像物標における第２方位θ２に対するレーダ物標の第１方位θ１の角度差の絶対値が、所定の角度範囲内に収まるレーダ物標を候補物体として特定する。本実施形態では、ＥＣＵ１０が候補特定部に相当する。

ＥＣＵ１０は、特定した候補物体に対して、レーダセンサ２１による検出情報に基づいて、画像種別毎の尤度Ｌｉを算出する。本実施形態では、画像種別には車両、道路標識、及び歩行者がある。そのため、ＥＣＵ１０は、図５に示すように、候補物体に対して、車両であることの尤度である車両尤度Ｌｉ１、道路標識であることの尤度である標識尤度Ｌｉ２、及び歩行者であることの尤度である歩行者尤度Ｌｉ３を算出する。

ＥＣＵ１０は、レーダセンサ２１の検出情報に応じて、物体種別毎の尤度Ｌｉに加算する加算値である尤度加算値ΔＬ１～ΔＬ３を取得し、取得した各尤度加算値ΔＬ１～ΔＬ３を同じ画像種別に対応する各尤度Ｌｉ１～Ｌｉ３に加算することにより、各尤度Ｌｉ１～Ｌｉ３を算出する。具体的には、ＥＣＵ１０は、車両尤度Ｌｉ１の尤度加算値である車両加算値ΔＬ１を車両尤度Ｌｉ１に加算することにより、車両尤度Ｌｉ１を算出する。ＥＣＵ１０は、標識尤度Ｌｉ２の尤度加算値である標識加算値ΔＬ２を標識尤度Ｌｉ２に加算することにより、標識尤度Ｌｉ２を算出する。ＥＣＵ１０は、歩行者尤度Ｌｉ３の尤度加算値である歩行者加算値ΔＬ３を歩行者尤度Ｌｉ３に加算することにより、歩行者尤度Ｌｉ３を算出する。各尤度加算値ΔＬ１～ΔＬ３は、検出情報の内容に応じてその値が異なっている。本実施形態では、ＥＣＵ１０が尤度算出部に相当する。

本実施形態では、ＥＣＵ１０は、検出情報として、以下の３つの情報を取得する。
・候補物体の絶対速度。
・自車が候補物体に近づく際のレーダセンサ２１の反射波における受信強度の変化量。
・候補物体に対するレーダセンサ２１の反射波における受信強度。

車両、歩行者、及び道路標識では、車両、歩行者、道路標識の順に、絶対速度が低くなる。そのため、ＥＣＵ１０は、レーダセンサ２１により検出されたレーダ物標の相対速度に、自車速度を加算した値である絶対速度を検出情報として取得する。候補物体のうち、絶対速度が所定の速度判定値よりも高い物体に対しては、車両加算値ΔＬ１を、絶対速度が速度判定値以下の物体よりも高くする。速度判定値は、移動体である車両と歩行者とを区別することができる速度であればよく、例えば、３０ｋｍ／ｈ以上の値とすることができる。

図６は自車前方に存在する先行車１０１及び道路標識１０２を示している。なお、先行車１０１は静止しており、図６（ａ）から図６（ｂ）の順に時間が経過しているものとする。先行車１０１は、自車１００との高低差が小さいため、自車１００が先行車１０１との車間距離を狭めてもレーダセンサ２１における上下方向での検知範囲（放射幅）から逸脱していない。一方、自車１００に対して高低差が大きい道路標識１０２は、自車１００が道路標識に近づくことにより、レーダセンサ２１における上下方向での検知範囲から逸脱している。このため、道路標識は、車両よりもレーダセンサ２１における受信強度の変化量が大きく変化する場合がある。そこで、ＥＣＵ１０は、自車が候補物体に近づく際のレーダセンサ２１における受信強度の変化量を検出情報として取得する。詳しくは、自車が所定時間走行する間の受信強度の変化量、又は自車が所定距離走行する間の受信強度の変化量等を、検出情報として取得する。候補物体のうち、受信強度の変化量が所定の変化量判定値よりも大きいものに対しては、受信強度の変化量が変化量判定値以下となるものよりも標識加算値ΔＬ２を高くする。なお、受信強度の変化量が変化量判定値以下であるものに対して、車両加算値ΔＬ１を高くするものであってもよい。

レーダセンサ２１における反射波における受信強度は、車両及び道路標識が、歩行者よりも高くなる。そこで、ＥＣＵ１０は、検出情報として、レーダセンサ２１における受信強度を取得する。候補物体のうち、受信強度が所定の強度判定値よりも大きい物体に対しては、車両加算値ΔＬ１及び標識加算値ΔＬ２を高くする。強度判定値は、車両及び道路標識と、歩行者とを区別することが可能なレーダセンサ２１の受信強度として定められればよい。

ＥＣＵ１０は、候補物体のうち、対象画像物標の画像種別における尤度Ｌｉが所定の尤度判定値ＴＨ１よりも大きい物標を、同一物判定の対象に選択する。図５に示す対象物体の尤度Ｌｉでは、車両尤度Ｌｉ１が尤度判定値ＴＨ１よりも大きな値となっている。そのため、対象画像物標の画像種別が車両である場合は、図５に示す車両尤度Ｌｉ１を伴う候補物体が、同一物判定の対象に選択される。尤度判定値ＴＨ１は、尤度Ｌｉを０から１００までの範囲で設定している場合は、尤度Ｌｉが８０以上の値として定めることができ、望ましくは９０以上の値に定められればよい。本実施形態では、ＥＣＵ１０が対象選択部に相当する。

次に、本実施形態に係る同一物判定の手順を、図７を用いて説明する。図７に示す処理は、ＥＣＵ１０により所定の制御周期で繰り返し実施される。

ステップＳ１１では、画像センサ２２から出力される画像種別により、対象画像物標の画像種別を特定する。

ステップＳ１２では、レーダ物標のうち、第１方位θ１と、対象画像物標の第２方位θ２との差の絶対値が所定の方位角範囲に収まるものを、候補物体として特定する。

ステップＳ１３では、ステップＳ１２で特定した候補物体が複数存在するか否かを判定する。候補物体が一つしか存在しない場合、ステップＳ２５に進み、候補物体を同一物判定の対象に選択する。ステップＳ２６では、対象画像物標と、候補物体との間で同一物判定を行う。ステップＳ２５からステップＳ２６に進む場合、候補物体のうち、ステップＳ２５で選択したものを判定対象とし、この判定対象と対象画像物標との間で各探索領域Ａ１，Ａ２の重なりの有無により同一物判定を行う。

ステップＳ１３の判定において、候補物体が複数存在すると判定した場合、ステップＳ１４に進む。対象画像物標が自車の近傍に位置する近傍物体である場合、候補物体のうち、自車に最も近いものが画像物標と同一物体である可能性が高い。ステップＳ１４では、対象画像物標の第２相対距離Ｄ２が、所定の近傍距離ＴＨ２以下であるか否かを判定する。第２相対距離Ｄ２が近傍距離ＴＨ２以下であると判定した場合、対象画像物標は近傍物体であるため、ステップＳ２４に進む。ステップＳ２４では、候補物体のうち、自車からの距離が最も近い物体を同一物判定の対象に選択する。なお、各候補物体における自車からの距離は、第１位置Ｐ１を構成する第１相対距離Ｄ１を用いて判断すればよい。

近傍距離ＴＨ２は、例えば、ＡＣＣで設定される目標車間距離に応じた値とすることができる。この場合、近傍距離ＴＨ２は、自車速度を基準とする対象画像物標の相対速度に応じてその値を定めることができる。具体的には、相対速度が高いほど近傍距離ＴＨ２を長くし、相対速度が短いほど近傍距離ＴＨ２を短くすればよい。

ステップＳ１４の判定において、対象画像物標を近傍物体でないと判定すると、ステップＳ１５では、各候補物体における検出情報に基づいて、画像種別毎の尤度加算値ΔＬを取得する。具体的には、各候補物体における、絶対速度、レーダセンサ２１の受信強度の変化量、及びレーダセンサ２１の受信強度を用いて、車両加算値ΔＬ１、標識加算値ΔＬ２、歩行者加算値ΔＬ３を取得する。

ステップＳ１６では、ステップＳ１５において各検出情報により取得した尤度加算値ΔＬ１～ΔＬ３を対応する画像種別の尤度Ｌｉに加算することにより、車両尤度Ｌｉ１、標識尤度Ｌｉ２、及び歩行者尤度Ｌｉ３の３つの尤度Ｌｉを算出する。

ステップＳ１７では、候補物体のうち、対象画像物標の画像種別における尤度Ｌｉが尤度判定値ＴＨ１よりも大きい物体が存在するか否かを判定する。ステップＳ１７を肯定判定する場合、ステップＳ１８では、候補物体のうち、尤度Ｌｉが尤度判定値ＴＨ１よりも大きい物体が複数存在するか否かを判定する。ステップＳ１８において、対象画像物標の画像種別における尤度Ｌｉが尤度判定値ＴＨ１よりも大きい物体が複数存在すると判定すると、ステップＳ１９に進む。

自車前方において複数の車両が前後に走行している場面では、撮像画像内において前方の車両が後方の車両に隠れることにより、画像センサ２２は自車に近い方の車両しか検出できない場合がある。これに対して、レーダセンサ２１は、ミリ波が後方の車両と道路との隙間を通過することができるため、前後に走行する車両をそれぞれ検出することができる。この場合、候補物体のうち、自車からの距離が最も近い物体が対象画像物標である可能性が高い。

そこで、ステップＳ１９では、対象画像物標の画像種別が車両であるか否かを判定する。画像種別が車両であると判定すると、ステップＳ２１に進み、対象画像物標の画像種別における尤度Ｌｉが尤度判定値ＴＨ１よりも大きい候補物体のうち、自車からの距離が最も近い物体を、同一物判定の対象に選択する。ステップＳ２１からステップＳ２６に進む場合、候補物体のうち、ステップＳ２１で選択したものを判定対象とし、この判定対象と対象画像物標との間で各探索領域Ａ１，Ａ２の重なりの有無により同一物体判定を行う。

一方、ステップＳ１９において、対象画像物標の画像種別が車両でないと判定すると、ステップＳ２２に進む。ステップＳ２２では、候補物体のうち、対象画像物標の画像種別における尤度Ｌｉが尤度判定値ＴＨ１よりも大きい全てのものを、同一物判定の対象に選択する。ステップＳ２２からステップＳ２６に進む場合、候補物体のうち、ステップＳ２２で選択したものを判定対象とし、この判定対象と対象画像物標との間で各探索領域Ａ１，Ａ２の重なりの有無により同一物判定を行う。

また、ステップＳ１８において、対象画像物標の画像種別における尤度Ｌｉが尤度判定値ＴＨ１よりも大きい候補物体が複数存在しないと判定すると、ステップＳ２３に進み、対象画像物標の画像種別における尤度Ｌｉが尤度判定値ＴＨ１よりも大きい候補物体を同一物判定の対象に選択する。ステップＳ２３からステップＳ２６に進む場合、候補物体のうち、ステップＳ２３で選択したものを判定対象とし、この判定対象と対象画像物標との間で各探索領域Ａ１，Ａ２の重なりの有無により同一物判定を行う。

一方、ステップＳ１７において、対象画像物標の画像種別における尤度Ｌｉが尤度判定値ＴＨ１よりも大きい候補物体が存在しないと判定すると、ステップＳ２０に進む。ステップＳ２０では、対象画像物標の画像種別が車両であるか否かを判定する。対象画像物標の画像種別が車両である場合、ステップＳ２４に進み、候補物体のうち、自車からの距離が最も近い物体を、同一物判定の対象に選択する。ステップＳ２４からステップＳ２６に進む場合、候補物体のうち、ステップＳ２４で選択したものを判定対象とし、この判定対象と対象画像物標との間で各探索領域Ａ１，Ａ２の重なりの有無により同一物判定を行う。なお、ステップＳ２０を否定判定する場合、図７の処理を一旦終了する。

ステップＳ２６の処理を実施した後、図７の処理を一旦終了する。

次に、本実施形態に係る画像探索領域Ａ２の設定手順を説明する。

画像物標において、方位範囲のＸ軸方向の幅が想定幅最小値Ｘｍｉｎと合致するＹ軸最小値Ｙｍｉｎは、（２）式を用いることで算出できる。以下に、その算出方法を詳述する。

図３に示したように、ＸＹ平面において、物標右端Ｒと原点Ｂとを通る仮想線Ｒ１を引き、仮想線Ｒ１とＹ軸との成す角度φＲを検出する。また、構築したＸＹ平面において、物標左端Ｌと原点Ｂとを通る仮想線Ｌ１を引き、仮想線Ｌ１とＹ軸との成す角度φＬを検出する。角度φＲのタンジェント値は、物標右端ＲのＸ座標を物標右端ＲのY座標（Ｙ軸最小値Ｙｍｉｎに該当）で割った値である。つまり、Ｙ軸最小値Ｙｍｉｎは、物標右端ＲのＸ座標を角度φＲのタンジェント値で割った値となる。一方で、物標右端ＲのＸ座標は、想定幅最小値Ｘｍｉｎと物標左端ＬのＸ座標とを加算した値に該当する。また、物標左端ＬのＸ座標は、物標左端ＬのＹ座標（Ｙ軸最小値Ｙｍｉｎに該当）と角度φＬのタンジェント値との積に該当する。以上を考慮し、Ｙ軸最小値Ｙｍｉｎについて式を整理すると（１）式となる。
Ｙｍｉｎ＝Ｘｍｉｎ／（ｔａｎφＲ－ｔａｎφＬ）…（１）
本実施形態では、ＸＹ平面における原点Ｂから物標左端Ｌ及び物標右端Ｒへの方位に基づいて定まる方位範囲を構築し、その方位範囲において画像探索領域を設定する。よって、方位範囲が原点Ｂに対して成す角度幅Δφに基づいてＹ軸最小値Ｙｍｉｎを求める。

検出した角度φＲから角度φＬを引いた差は、原点Ｂに対しての仮想線Ｒ１及び仮想線Ｌ１が成す角度幅Δφに該当する。この角度幅Δφの二等分線ＢＳを引き、方位範囲を成す仮想線Ｒ１及び仮想線Ｌ１のうちどちらか一方の仮想線と、二等分線ＢＳと、の成す角度幅Δφ／２を算出する。そして、角度φＬに算出した角度幅Δφ／２を加えた角度を角度φとして算出する。

このとき、角度φＲは、角度φに角度幅Δφ／２を加えた値であり、角度φＬは、角度φから角度幅Δφ／２を引いた値に該当する。よって、（１）式は（２）式に変形することができ、（２）式に基づいてＹ軸最小値Ｙｍｉｎを算出することができる。
Ｙｍｉｎ＝Ｘｍｉｎ／｛（ｔａｎ（φ＋Δφ／２）－ｔａｎ（φ－Δφ／２）｝…（２）
同様に、方位範囲のＸ軸方向の幅が想定幅最大値Ｘｍａｘと合致するＹ軸最大値Ｙｍａｘは、（３）式を用いることで算出できる。
Ｙｍａｘ＝Ｘｍａｘ／｛（ｔａｎ（φ＋Δφ／２）－ｔａｎ（φ－Δφ／２）｝…（３）
そして、構築した方位範囲において、Ｙ軸方向における範囲（以下、Ｙ軸範囲と呼称）を記憶した、Ｙ軸最小値ＹｍｉｎからＹ軸最大値Ｙｍａｘまでに区切った範囲を画像探索領域Ａ２として設定する。

以上説明した本実施形態では、以下の効果を奏することができる。

・ＥＣＵ１０は、候補画像物標との間で同一物判定の候補となる候補物体が複数存在する場合に、候補物体に対して、レーダセンサ２１による当該候補物体の検出情報に基づいて、複数の物体種別毎の尤度Ｌｉを算出する。候補物体のうち、候補画像物標の画像種別における尤度Ｌｉが所定の尤度判定値ＴＨ１よりも大きい物体を、優先して同一物判定の対象に選択する。このため、候補画像物標に対して、複数のレーダ物標の候補が存在する場合でも、候補画像物標と同じ種別であるレーダ物標が優先して同一物体であるか否かの判定対象となる。これにより、異なるレーダ物標と画像物標とが同一物体であると誤判定されるのを抑制することができる。

・ＥＣＵ１０は、レーダセンサ２１による検出情報に基づいて、画像種別毎の尤度Ｌｉ１～Ｌｉ３に加算する尤度加算値ΔＬ１～ΔＬ３を取得する。そして、取得した各尤度加算値ΔＬ１～ΔＬ３を物体種別に応じて各尤度Ｌｉ１～Ｌｉ３に加算することにより、物体種別毎の尤度Ｌｉ１～Ｌｉ３を算出する。物体種別毎の尤度加算値ΔＬを、レーダセンサ２１による検出情報の内容に応じて異なる値とする。上記構成では、レーダセンサ２１による検出情報の内容に応じて、尤度加算値ΔＬ１～ΔＬ３が異なるため、候補物体に対して物体種別毎の尤度Ｌｉ１～Ｌｉ３を適正に数値化することができる。これにより、異なるレーダ物標と画像物標とが同一物体であると誤判定されるのをいっそう抑制することができる。

・ＥＣＵ１０は、検出情報として、レーダ物標の絶対速度を取得し、候補物体のうち、絶対速度が所定の速度判定値よりも高い物体に対しては、車両加算値ΔＬ１を、絶対速度が速度判定値以下である物体よりも高くする。これにより、車両の上方に道路標識が存在する場面において、移動物である車両と、静止物である道路標識を同一物体と誤判定することを抑制することができる。

・ＥＣＵ１０は、検出情報として、自車が候補物体に近づく際のレーダセンサ２１における反射波の受信強度の変化量を取得し、候補物体のうち、受信強度の変化量が所定の変化量判定値よりも大きい物体に対しては、標識加算値ΔＬ２を、受信強度の変化量が変化量判定値以下である物体よりも高くする。これにより、車両の近くに高低差が大きい道路標識が存在する場面において、車両と、道路標識とを同一物体と誤判定することを抑制することができる。

・ＥＣＵ１０は、検出情報として、レーダセンサ２１における受信強度を取得し、候補物体のうち、受信強度が所定の強度判定値よりも大きい物体に対しては、車両加算値ΔＬ１を、受信強度が強度判定値以下である物体よりも高くする。これにより、車両と、歩行者を同一物体と誤判定することを抑制することができる。

・ＥＣＵ１０は、同一物判定の対象となる画像物標の物体種別が車両と特定されており、候補物体のうち、車両尤度Ｌｉ１が尤度判定値ＴＨ１よりも大きい物体が複数存在する場合は、候補物体のうち、自車に最も近い物体を優先して同一物判定の対象に選択する。これにより、複数の車両が自車進行方向で前後に走行している場面において、異なる車両を同一の車両として誤判定するのを抑制することができる。

・ＥＣＵ１０は、同一物判定の対象となる画像物標の物体種別が車両と特定されており、車両尤度Ｌｉ１が尤度判定値ＴＨ１よりも大きい候補物体が存在しない場合は、候補物体のうち、自車に最も近い物体を優先して同一物判定の対象に選択する。これにより、車両尤度Ｌｉ１が不適切に算出された場合でも、画像物標と自車に最も近い候補物体とを同一物であると判定することができる。

・ＥＣＵ１０は、自車からの距離が所定の近傍距離よりも短い画像物標に対しては、尤度Ｌｉに依らず、候補物体のうち、自車に最も近い物体を優先して同一物判定の対象に選択する。これにより、算出された尤度Ｌｉが不適切であった場合でも、自車に最も近い物体を同一物物体であると判定することができる。

（第２実施形態）
第２実施形態では、第１実施形態と異なる構成を主に説明を行う。なお、第２実施形態において、第１実施形態と同一の符号を付した箇所は同一の箇所を示し、その説明は繰り返さない。

本実施形態では、図８示すように、運転支援装置４０は、電磁波センサとして、レーダセンサに代えてレーザースキャナ２３を備えている。レーザースキャナ２３は、自車の水平方向において、レーザ光を自車前方の所定角度範囲に走査し、物体に反射した反射光を受信することにより、自車周囲に存在する物体までの距離や、物体の外形形状を検出することができる。

自車前方を走行する車両は、道路標識よりも自車進行方向での寸法が長い。そこで、本実施形態では、ＥＣＵ１０は、検出情報として、レーザースキャナ２３により検出された外形寸法からレーダ物標の自車進行方向での奥行き寸法を取得する。この場合、図７のステップＳ１５での車両加算値ΔＬ１の取得において、候補物体のうち、奥行き寸法が奥行き判定値よりも大きいものに対しては、車両加算値ΔＬ１を、標識加算値ΔＬ２及び歩行者加算値ΔＬ３よりも高くすればよい。奥行き判定値は、例えば、車両において想定される最小の奥行き寸法である。なお、取得した奥行き寸法が奥行き判定値以下である物体に対しては、標識加算値ΔＬ２を、車両加算値ΔＬ１及び歩行者加算値ΔＬ３よりも高くしてもよい。

以上説明した本実施形態では、ＥＣＵ１０は、検出情報として、自車進行方向における候補物体の寸法である奥行き寸法を取得し、候補物体のうち、取得した奥行き寸法が所定の奥行き判定値よりも大きいものに対しては、車両加算値ΔＬ１を、奥行き寸法が奥行き判定値以下である物体よりも高くする。これにより、車両の近くに道路標識が存在する場面において、車両と、道路標識を同一物体と誤判定することを抑制することができる。

（その他の実施形態）
・画像センサ２２は、画像種別として、マンホールを区別するものであってもよい。この場合において、道路標識と同様、候補物体のうち、受信強度の変化量が所定の変化量判定値よりも大きい物体に対しては、受信強度の変化量が変化量判定値以下となる物体よりもマンホールの尤度に対する尤度加算値を高くすればよい。候補物体のうち、受信強度が所定の変化量判定値よりも大きい物体に対しては、マンホールの尤度に対する尤度加算値を高くすればよい。本実施形態では、マンホールが、車両を想定した所定高さ範囲よりも外に設置された静止物に相当する。

・ＥＣＵ１０は、第２位置Ｐ２を基準として、画像センサ２２の特性に基づき予め想定される想定誤差分の幅を、ＸＹ両方向に持たせることにより、区画された領域を画像探索領域Ａ２として設定してもよい。

・複数の候補物体のうち、対象画像物標の画像種別における尤度Ｌｉが尤度判定値ＴＨ１よりも大きい物体が複数存在する場合に、候補物体のうち、尤度Ｌｉが尤度判定値ＴＨ１よりも大きい全ての物体を、同一物判定の対象として選択してもよい。この場合において、図７のステップＳ１８を肯定判定した場合、ステップＳ２２に進めばよい。なお、この場合、ステップＳ１９,Ｓ２１は抹消される。

・ＥＣＵ１０は、候補物体の絶対速度、レーダセンサ２１の反射波における受信強度の変化量、及び候補物体に対するレーダセンサ２１の受信強度のうち、少なくとも一つを用いて尤度加算値ΔＬを取得するものであってもよい。

・画像探索領域Ａ２と重なりがあるレーダ探索領域Ａ１を有するレーダ物標が複数ある場合に、ＥＣＵ１０が、各レーダ物標に対して、尤度Ｌｉが所定の尤度判定値ＴＨ１よりも大きいか否かを判定してもよい。この場合、画像物標における画像種別の尤度Ｌｉが尤度判定値ＴＨ１よりも大きいレーダ物標が、画像物標と同一物体であると判定される。

・ＥＣＵ１０は、ＡＣＣに代えて、自車と自車前方に位置する物体との衝突を緩和する衝突緩和制御を実施してもよい。この場合において、ＥＣＵ１０は、フュージョン物体の位置により、自車とこのフュージョン物体とが衝突する可能性があると判定した場合に、ブレーキ装置３２の制動力を増加させればよい。

・ＥＣＵ１０は、レーダ物標の第１位置Ｐ１と、画像物標の第２位置Ｐ２との間の距離が所定の判定距離よりも近い場合に、レーダ物標と画像物標とが同一物体であると判定してもよい。

・同一物判定を行う主体が、レーダセンサ２１又は画像センサ２２に搭載された制御装置であってもよい。この場合、レーダセンサ２１が備える制御装置、又は画像センサ２２が備える制御装置が、ＥＣＵ１０の機能を有していればよい。

・本開示に記載の制御装置及びその手法は、コンピュータプログラムにより具体化された一つ乃至は複数の機能を実行するようにプログラムされたプロセッサ及びメモリを構成することによって提供された専用コンピュータにより、実現されてもよい。あるいは、本開示に記載の制御部及びその手法は、一つ以上の専用ハードウエア論理回路によってプロセッサを構成することによって提供された専用コンピュータにより、実現されてもよい。もしくは、本開示に記載の制御部及びその手法は、一つ乃至は複数の機能を実行するようにプログラムされたプロセッサ及びメモリと一つ以上のハードウエア論理回路によって構成されたプロセッサとの組み合わせにより構成された一つ以上の専用コンピュータにより、実現されてもよい。また、コンピュータプログラムは、コンピュータにより実行されるインストラクションとして、コンピュータ読み取り可能な非遷移有形記録媒体に記憶されていてもよい。

１０…ＥＣＵ、２１…レーダセンサ、２２…画像センサ、４０…運転支援装置。

Claims (10)

1. 電磁波を送受信する電磁波センサ（２１,２３）により検出された自車前方の第１物体と、画像センサ（２２）により検出された自車前方の第２物体が同一物体であるか否かを判定する同一物判定部と、
   前記第２物体の物体種別を特定する種別特定部と、
   前記電磁波センサによる前記第１物体の検出情報に基づいて、物体種別毎の尤度を算出する尤度算出部と、
   前記同一物判定部により前記第２物体との間で同一物体であるか否かが判定される前記第１物体の候補を、候補物体として特定する候補特定部と、
   前記候補物体が複数存在する場合に、前記候補物体のうち、特定された前記第２物体の前記物体種別における前記第１物体の前記尤度が所定の尤度判定値よりも大きい物体を、優先して前記同一物判定部による判定対象に選択する対象選択部と、
   を備える物体判定装置。
2. 前記尤度算出部は、
   前記電磁波センサによる検出情報に基づいて、前記物体種別毎の尤度に加算する加算値である尤度加算値を取得し、取得した前記尤度加算値を前記物体種別毎に加算することにより、前記物体種別毎の尤度を算出し、
   前記物体種別毎の前記尤度加算値を、前記電磁波センサによる検出情報の内容に応じて異ならせる請求項１に記載の物体判定装置。
3. 前記物体種別には、車両、及び道路標識を含む道路上の静止物があり、
   前記尤度算出部は、
   前記検出情報として、前記第１物体の絶対速度を取得し、
   前記候補物体のうち、前記絶対速度が所定の速度判定値よりも高い物体に対しては、前記車両であることの前記尤度加算値を、前記絶対速度が前記速度判定値以下である物体よりも高くする請求項２に記載の物体判定装置。
4. 前記物体種別には、車両、及び前記車両を想定した所定高さ範囲よりも外に設置された静止物があり、
   前記尤度算出部は、
   前記検出情報として、自車が前記候補物体に近づく際の前記電磁波センサにおける反射波の受信強度の変化量を取得し、
   前記候補物体のうち、前記受信強度の変化量が所定の変化量判定値よりも大きい物体に対しては、前記静止物であることの前記尤度加算値を、前記受信強度の変化量が前記変化量判定値以下である物体よりも高くする請求項２又は３に記載の物体判定装置。
5. 前記物体種別には、車両、及び道路標識があり、
   前記尤度算出部は、
   前記検出情報として、自車進行方向における前記候補物体の寸法である奥行き寸法を取得し、
   前記候補物体のうち、取得した前記奥行き寸法が所定の奥行き判定値よりも大きい物体に対しては、前記車両であることの前記尤度加算値を、前記奥行き寸法が前記奥行き判定値以下である物体よりも高くする請求項２～４のいずれか一項に記載の物体判定装置。
6. 前記物体種別には、車両、及び歩行者があり、
   前記尤度算出部は、
   前記検出情報として、前記電磁波センサにおける反射波の受信強度を取得し、
   前記候補物体のうち、前記受信強度が所定の強度判定値よりも大きい物体に対しては、前記車両であることの前記尤度加算値を、前記受信強度が前記強度判定値以下である物体よりも高くする請求項２～５のいずれか一項に記載の物体判定装置。
7. 前記対象選択部は、前記同一物判定部による判定対象となる前記第２物体の前記物体種別が車両と特定されており、前記候補物体のうち、車両における前記尤度が前記尤度判定値よりも大きい物体が複数存在する場合は、前記候補物体のうち、自車に最も近い物体を優先して前記同一物判定部による判定対象に選択する請求項１～６のいずれか一項に記載の物体判定装置。
8. 前記対象選択部は、前記同一物判定部による判定対象となる前記第２物体の前記物体種別が車両と特定されており、車両における前記尤度が前記尤度判定値よりも大きい前記候補物体が存在しない場合は、前記候補物体のうち、自車に最も近い物体を優先して前記同一物判定部による判定対象に選択する請求項１～７のいずれか一項に記載の物体判定装置。
9. 前記対象選択部は、自車からの距離が所定の近傍距離よりも短い第２物体に対しては、前記尤度に依らず、前記候補物体のうち、自車に最も近い物体を優先して前記同一物判定部による判定対象に選択する請求項１～８のいずれか一項に記載の物体判定装置。
10. 前記同一物判定部は、前記第１物体の位置に基づく第１探索領域と、前記第２物体の位置に基づく第２探索領域との重なりの有無により、前記第１物体と前記第２物体とが同一物体であるか否かを判定する請求項１～９のいずれか一項に記載の物体判定装置。

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