JP7070307B2 - Detection device, mobile system, and detection method - Google Patents

Detection device, mobile system, and detection method Download PDF

Info

Publication number
JP7070307B2
JP7070307B2 JP2018190259A JP2018190259A JP7070307B2 JP 7070307 B2 JP7070307 B2 JP 7070307B2 JP 2018190259 A JP2018190259 A JP 2018190259A JP 2018190259 A JP2018190259 A JP 2018190259A JP 7070307 B2 JP7070307 B2 JP 7070307B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
blind spot
detection
control unit
vehicle
danger
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2018190259A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2020060863A (en
Inventor
圭記 松浦
宜崇 鶴亀
直毅 吉武
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Omron Corp
Original Assignee
Omron Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Omron Corp filed Critical Omron Corp
Priority to JP2018190259A priority Critical patent/JP7070307B2/en
Priority to PCT/JP2019/009926 priority patent/WO2020070908A1/en
Publication of JP2020060863A publication Critical patent/JP2020060863A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP7070307B2 publication Critical patent/JP7070307B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60RVEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B60R21/00Arrangements or fittings on vehicles for protecting or preventing injuries to occupants or pedestrians in case of accidents or other traffic risks
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/16Anti-collision systems

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Description

本開示は、移動体から周辺の物体を検知する検知装置、検知装置を備えた移動体システム、及び検知方法に関する。 The present disclosure relates to a detection device for detecting a peripheral object from a moving body, a moving body system provided with the detecting device, and a detection method.

自動車又はAGV(自動搬送車)などの移動体に搭載され、移動体の周辺を監視する技術が提案されている(例えば特許文献1,2)。 A technique for mounting on a moving body such as an automobile or an AGV (automated guided vehicle) and monitoring the periphery of the moving body has been proposed (for example, Patent Documents 1 and 2).

特許文献1は、自車両前方の障害物を認識する障害物認識装置を含んだ運転支援装置を開示している。特許文献1の障害物認識装置は、自車両に対する死角から出現する障害物を認識するために、自車両に対する死角領域を検出している。運転支援装置は、障害物認識装置の検出結果に基づき障害物に対する危険度を推定し、障害物に対する危険度が所定値よりも低いときは、障害物を回避誘導するための警告等を通知し、危険度が所定値よりも高いときは自車両を自動走行させるといった制御を行っている。 Patent Document 1 discloses a driving support device including an obstacle recognition device that recognizes an obstacle in front of the own vehicle. The obstacle recognition device of Patent Document 1 detects a blind spot area for the own vehicle in order to recognize an obstacle that appears from the blind spot for the own vehicle. The driving support device estimates the degree of danger to the obstacle based on the detection result of the obstacle recognition device, and when the degree of danger to the obstacle is lower than the predetermined value, it notifies a warning for guiding the avoidance of the obstacle. When the degree of danger is higher than the predetermined value, the control is performed such that the own vehicle is automatically driven.

特許文献2は、自車両周辺の走行環境を的確に推定することを目的とした車両環境推定装置を開示している。特許文献2の車両環境推定装置は、自車両の周辺の他車両の挙動を検出し、当該車両の挙動に基づいて、自車両からの死角領域を走行する別の車両の存在を推定している。このような死角領域についての推定結果を、例えば自車両から先行する他車両の車速等の予測に用いることにより、自車両の運転制御が行われている。 Patent Document 2 discloses a vehicle environment estimation device for the purpose of accurately estimating the traveling environment around the own vehicle. The vehicle environment estimation device of Patent Document 2 detects the behavior of other vehicles around the own vehicle, and estimates the existence of another vehicle traveling in the blind spot region from the own vehicle based on the behavior of the vehicle. .. The driving control of the own vehicle is performed by using the estimation result of such a blind spot region for, for example, predicting the vehicle speed of another vehicle ahead of the own vehicle.

特開2011-242860号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2011-242860 特開2010-267211号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2010-267211

特許文献1では、死角領域の検出結果に基づき推定された危険度が、所定値よりも高いか低いかの判定によって、運転支援の各種制御が行われている。危険度を判定する基準が死角外の周辺環境に拘わらず所定値であり、従来技術では、死角中の物体が自車両の走行の障害となり難いと考えられる周辺環境の状況下であっても、過剰な運転制御を生じる危険度の誤判定を招来していた。 In Patent Document 1, various controls of driving support are performed by determining whether the risk level estimated based on the detection result of the blind spot region is higher or lower than the predetermined value. The standard for determining the degree of danger is a predetermined value regardless of the surrounding environment outside the blind spot. This has led to an erroneous judgment of the degree of risk that causes excessive operation control.

本開示の目的は、移動体の周辺環境における死角に対して物体を検知して危険度を判定する際に過剰な危険度の誤判定を抑制することができる検知装置、検知方法及び移動体システムを提供することにある。 An object of the present disclosure is a detection device, a detection method, and a moving body system capable of suppressing an excessive misjudgment of a degree of danger when detecting an object against a blind spot in the surrounding environment of the moving body and determining the degree of danger. Is to provide.

本開示の一態様に係る検知装置は、移動体の進路を含む周辺環境における物体を検知する装置である。検知装置は、検出部と、制御部とを備える。検出部は、移動体から周辺環境までの距離を示す距離情報を検出する。制御部は、検出部を制御する。制御部は、検出部の検出結果に基づいて、周辺環境における死角を示す死角領域を検知し、死角領域の検知結果に基づいて、死角領域に関する危険度を判定する。制御部は、検知された死角領域と移動体の進路とが合流する合流地点に物体が存在する場合、危険度の判定基準を緩和する。 The detection device according to one aspect of the present disclosure is a device that detects an object in the surrounding environment including the path of a moving body. The detection device includes a detection unit and a control unit. The detection unit detects distance information indicating the distance from the moving body to the surrounding environment. The control unit controls the detection unit. The control unit detects a blind spot area indicating a blind spot in the surrounding environment based on the detection result of the detection unit, and determines the degree of danger regarding the blind spot area based on the detection result of the blind spot area. When the object exists at the confluence point where the detected blind spot area and the path of the moving object meet, the control unit relaxes the criterion for determining the degree of danger.

本開示の一態様に係る移動体システムは、上記の検知装置と、移動体に搭載され、検知装置による危険度の判定結果に応じた動作を実行する制御装置とを備える。 The mobile body system according to one aspect of the present disclosure includes the above-mentioned detection device and a control device mounted on the mobile body and executing an operation according to a determination result of a degree of danger by the detection device.

本開示の一態様に係る検知方法は、移動体の進路を含む周辺環境における物体を検知する装置である。本方法は、検出部が、移動体から周辺環境までの距離を示す距離情報を検出するステップと、制御部が、検出部の検出結果に基づき、周辺環境における死角を示す死角領域を検知するステップと、制御部が、死角領域の検知結果に基づいて、死角領域に関する危険度を判定するステップとを含む。さらに、本方法は、死角領域と移動体の進路とが合流する合流地点に物体が存在する場合、制御部は、危険度の判定基準を緩和するステップを含む。 The detection method according to one aspect of the present disclosure is a device for detecting an object in the surrounding environment including the path of a moving body. In this method, the detection unit detects the distance information indicating the distance from the moving object to the surrounding environment, and the control unit detects the blind spot area indicating the blind spot in the surrounding environment based on the detection result of the detection unit. And the step that the control unit determines the degree of danger regarding the blind spot area based on the detection result of the blind spot area. Further, the present method includes a step in which the control unit relaxes the criterion for determining the degree of danger when the object is present at the confluence where the blind spot region and the path of the moving body meet.

本開示に係る検知装置、移動体システム、及び検知方法によると、移動体の周辺環境における死角に対して物体を検知して危険度を判定する際に過剰な危険度の誤判定を抑制することができる。 According to the detection device, the moving body system, and the detection method according to the present disclosure, it is possible to suppress an excessive misjudgment of the degree of danger when detecting an object against a blind spot in the surrounding environment of the moving body and determining the degree of danger. Can be done.

本開示に係る検知装置の適用例を説明するための図The figure for demonstrating the application example of the detection apparatus which concerns on this disclosure. 検知装置の適用例における合流地点に物体が存在する場合を例示する図The figure which illustrates the case where the object exists at the confluence in the application example of a detection device. 本開示の実施形態1に係る移動体システムの構成を例示するブロック図A block diagram illustrating the configuration of the mobile system according to the first embodiment of the present disclosure. 実施形態1に係る検知装置の動作を説明するためのフローチャートA flowchart for explaining the operation of the detection device according to the first embodiment. 検知装置における距離情報の一例を説明するための図The figure for demonstrating an example of the distance information in a detection device. 実施形態1に係る検知装置の動作を説明するための図The figure for demonstrating the operation of the detection apparatus which concerns on Embodiment 1. 検知装置における距離情報の変形例を説明するための図The figure for demonstrating the transformation example of the distance information in a detection device. 死角物体の検知処理の実験を説明するための図Figure to explain experiment of blind spot object detection processing 図8の実験において死角物体がある場合を例示する図The figure which illustrates the case where there is a blind spot object in the experiment of FIG. 検知装置による死角物体の検知処理を例示するフローチャートA flowchart illustrating the blind spot object detection process by the detection device. 検知装置による危険度の判定処理を例示するフローチャートFlow chart exemplifying the risk determination process by the detection device 検知装置による危険度の判定処理を説明するための図The figure for demonstrating the risk determination process by a detection device. 検知装置の動作の変形例を説明するための図A diagram for explaining a modified example of the operation of the detection device. 検知装置の動作の変形例を説明するためのフローチャートA flowchart for explaining a modified example of the operation of the detection device.

以下、添付の図面を参照して本開示に係る検知装置及び方法、並びに移動体システムの実施の形態を説明する。なお、以下の各実施形態において、同様の構成要素については同一の符号を付している。 Hereinafter, the detection device and method according to the present disclosure, and the embodiment of the mobile system will be described with reference to the accompanying drawings. In each of the following embodiments, the same reference numerals are given to the same components.

(適用例)
本開示に係る検知装置及び方法、並びに移動体システムが適用可能な一例について、図1,2を用いて説明する。図1は、本開示に係る検知装置1の適用例を説明するための図である。図2は、本適用例における合流地点に物体が存在する場合を例示する図である。
(Application example)
The detection device and method according to the present disclosure, and an example to which the mobile system can be applied will be described with reference to FIGS. 1 and 2. FIG. 1 is a diagram for explaining an application example of the detection device 1 according to the present disclosure. FIG. 2 is a diagram illustrating a case where an object exists at a confluence in this application example.

本開示に係る検知装置1は、例えば車載用途に適用可能であり、自動車等の移動体において移動体システムを構成する。図1では、検知装置1が搭載された車両2の走行状態を例示している。本適用例に係る移動体システムは、例えば、検知装置1を用いて走行中の自車両2の周りで移り変わる周辺環境を監視する。周辺環境は、例えば自車両2周辺に存在する建物及び電柱などの構造物、並びに歩行者及び他車両などの動体といった各種物体を含む。 The detection device 1 according to the present disclosure is applicable to, for example, in-vehicle use, and constitutes a mobile body system in a moving body such as an automobile. FIG. 1 illustrates a running state of a vehicle 2 equipped with a detection device 1. The mobile system according to this application example uses, for example, a detection device 1 to monitor the surrounding environment that changes around the own vehicle 2 that is traveling. The surrounding environment includes, for example, structures such as buildings and utility poles existing around the own vehicle 2, and various objects such as moving objects such as pedestrians and other vehicles.

図1の例では、交差点3近傍における構造物の壁31によって、自車両2から監視可能な範囲が遮られ、死角が生じている。死角は、自車両2等の移動体から、周辺環境に応じて幾何学的に直接視できない場所を示す。本例において、自車両2から死角となる領域である死角領域R1には、横道から交差点3に接近する別の車両4が存在している。上記のような場合、死角からの車両4と自車両2とが、出会い頭に衝突するような事態が懸念される。 In the example of FIG. 1, the wall 31 of the structure near the intersection 3 blocks the range that can be monitored from the own vehicle 2, and a blind spot is generated. The blind spot indicates a place that cannot be viewed geometrically directly from a moving body such as the own vehicle 2 depending on the surrounding environment. In this example, in the blind spot area R1 which is a blind spot from the own vehicle 2, another vehicle 4 approaching the intersection 3 from the side road exists. In the above case, there is a concern that the vehicle 4 from the blind spot and the own vehicle 2 may collide with each other.

そこで、本実施形態の検知装置1は、例えば車両4のように死角領域R1に内在する物体(以下「死角物体」という場合がある)の検知を実行して、死角物体4の検知結果に基づき危険度を判定する。危険度は、例えば自車両2と死角物体4とが衝突を起こす可能性に関する。検知装置1は、危険度の判定結果に基づいて、出会い頭の衝突等を回避させる警告のための運転支援或いは運転制御の各種制御を行うことができる。 Therefore, the detection device 1 of the present embodiment detects an object existing in the blind spot region R1 (hereinafter, may be referred to as a “blind spot object”) such as a vehicle 4, and is based on the detection result of the blind spot object 4. Determine the degree of danger. The degree of danger relates to, for example, the possibility that the own vehicle 2 and the blind spot object 4 collide with each other. Based on the determination result of the degree of danger, the detection device 1 can perform various controls of driving support or driving control for warning to avoid a collision of encounters and the like.

図2は、図1と同様の周辺環境において前方車両5が存在する場合を例示している。前方車両5は、自車両2が進行する進路において、自車両2よりも前方を走行し、交差点3に位置している。交差点3においては、死角領域R1を含む横道が自車両2の進路に合流し、前方車両5の位置は、死角領域R1の真横になっている。本適用例において、交差点3は合流地点の一例であり、前方車両5は同地点に存在する物体の一例である。 FIG. 2 illustrates a case where the vehicle in front 5 is present in the same surrounding environment as in FIG. The vehicle in front 5 travels ahead of the vehicle 2 in the course in which the vehicle 2 travels, and is located at an intersection 3. At the intersection 3, the side road including the blind spot area R1 joins the course of the own vehicle 2, and the position of the vehicle in front 5 is directly beside the blind spot area R1. In this application example, the intersection 3 is an example of a confluence point, and the vehicle in front 5 is an example of an object existing at the same point.

以上のような前方車両5は、例えば死角領域R1中の車両4の運転者に視認される結果として、死角物体(車両)4に注意喚起を促すこととなる。このことから、自車両2と死角物体4との出会い頭の衝突する危険度、或いは死角物体4が自車両の走行の障害になる可能性は、前方車両5がない場合(図1参照)よりも低いと考えられる。このような場合に前方車両5がない場合と同様の危険度の判定基準を用いると、実際には警告が不要な状況であっても上記制御が為されるといった、過剰な警告等を招来してしまうことが考えられる。 As a result of the above-mentioned front vehicle 5 being visually recognized by the driver of the vehicle 4 in the blind spot region R1, for example, the blind spot object (vehicle) 4 is alerted. From this, the risk of collision between the own vehicle 2 and the blind spot object 4 or the possibility that the blind spot object 4 interferes with the running of the own vehicle is higher than when there is no front vehicle 5 (see FIG. 1). It is considered low. In such a case, if the same risk criterion as when there is no vehicle in front 5 is used, an excessive warning or the like such that the above control is performed even in a situation where the warning is actually unnecessary is induced. It is possible that it will end up.

そこで、本実施形態の検知装置1は、前方車両5のように、死角領域R1と自車両2との合流地点である交差点3に位置する物体が存在する場合に、危険度の判定基準を緩和する。これにより、自車両2の周辺環境の状況に応じて危険度の誤判定を抑制して、過剰な警告等を回避でき、自車両2の運転を円滑にすることができる。 Therefore, the detection device 1 of the present embodiment relaxes the criterion for determining the degree of danger when an object located at the intersection 3 which is the confluence of the blind spot region R1 and the own vehicle 2 exists, such as the vehicle in front 5. do. As a result, it is possible to suppress erroneous determination of the degree of danger according to the situation of the surrounding environment of the own vehicle 2, avoid excessive warnings and the like, and make the operation of the own vehicle 2 smooth.

(構成例)
以下、検知装置1を備えた移動体システムの構成例としての実施形態を説明する。
(Configuration example)
Hereinafter, an embodiment as a configuration example of a mobile system including the detection device 1 will be described.

(実施形態1)
実施形態1に係る移動体システムの構成および動作について、以下説明する。
(Embodiment 1)
The configuration and operation of the mobile system according to the first embodiment will be described below.

1.構成
本実施形態に係る移動体システムの構成を、図3を用いて説明する。図3は、本システムの構成を例示するブロック図である。
1. 1. Configuration The configuration of the mobile system according to the present embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 3 is a block diagram illustrating the configuration of this system.

本システムは、図3に例示するように、検知装置1と、車両制御装置20とを備える。本実施形態の検知装置1は、レーダ11と、カメラ12と、制御部13とを備える。また、例えば検知装置1は、記憶部14と、ナビゲーション機器15と、車載センサ16とを備える。車両制御装置20は、自車両2に搭載された各種の車載機器を含み、例えば運転支援又は自動運転に用いられる。本実施形態において、レーダ11及びカメラ12は、それぞれ距離情報を検出する検出部の一例である。 As illustrated in FIG. 3, this system includes a detection device 1 and a vehicle control device 20. The detection device 1 of the present embodiment includes a radar 11, a camera 12, and a control unit 13. Further, for example, the detection device 1 includes a storage unit 14, a navigation device 15, and an in-vehicle sensor 16. The vehicle control device 20 includes various in-vehicle devices mounted on the own vehicle 2, and is used for, for example, driving support or automatic driving. In the present embodiment, the radar 11 and the camera 12 are examples of detection units that detect distance information, respectively.

検知装置1において、レーダ11は、例えば、送信機11aと、受信機11bと、レーダ制御回路11cとを備える。レーダ11は、例えば自車両2の走行方向における前方(図1参照)に向けて信号の送受信を行うように、自車両2のフロントグリル又はフロントガラス等に設置される。 In the detection device 1, the radar 11 includes, for example, a transmitter 11a, a receiver 11b, and a radar control circuit 11c. The radar 11 is installed on the front grill or the windshield of the own vehicle 2 so as to transmit and receive signals toward the front (see FIG. 1) in the traveling direction of the own vehicle 2, for example.

送信機11aは、例えば可変指向性を有するアンテナ(フェイズドアレイアンテナ等)、及び当該アンテナに物理信号Saを外部送信させる送信回路などを含む。物理信号Saは、例えばミリ波、マイクロ波、ラジオ波、及びテラヘルツ波のうちの少なくとも1つを含む。 The transmitter 11a includes, for example, an antenna having variable directivity (a phased array antenna or the like), a transmission circuit for causing the antenna to transmit a physical signal Sa to the outside, and the like. The physical signal Sa includes, for example, at least one of millimeter wave, microwave, radio wave, and terahertz wave.

受信機11bは、例えば可変指向性を有するアンテナ、及び当該アンテナにより外部から波動信号Sbを受信する受信回路などを含む。波動信号Sbは、物理信号Saの反射波を含むように、物理信号Saと同様の波長帯に設定される。なお、送信機11aと受信機11bとは、例えば共用のアンテナを用いてもよく、一体的に構成されてもよい。 The receiver 11b includes, for example, an antenna having variable directivity, a receiving circuit for receiving a wave signal Sb from the outside by the antenna, and the like. The wave signal Sb is set in the same wavelength band as the physical signal Sa so as to include the reflected wave of the physical signal Sa. The transmitter 11a and the receiver 11b may use, for example, a shared antenna, or may be integrally configured.

レーダ制御回路11cは、送信機11a及び受信機11bによる信号の送受信を制御する。レーダ制御回路11cは、例えば制御部13からの制御信号により、レーダ11による信号の送受信を開始したり、送信機11aから物理信号Saを放射する方向を制御したりする。また、レーダ制御回路11cは、送信機11aから周辺環境に物理信号Saを放射させ、受信機11bの受信結果において、物理信号Saの反射波を示す波動信号Sbを検出する。 The radar control circuit 11c controls the transmission and reception of signals by the transmitter 11a and the receiver 11b. The radar control circuit 11c starts transmission / reception of a signal by the radar 11 or controls a direction in which a physical signal Sa is radiated from a transmitter 11a, for example, by a control signal from a control unit 13. Further, the radar control circuit 11c radiates the physical signal Sa from the transmitter 11a to the surrounding environment, and detects the wave signal Sb indicating the reflected wave of the physical signal Sa in the reception result of the receiver 11b.

レーダ11は、例えばCW(連続波)方式またはパルス方式などの変調方式に従って動作し、外部の物体の距離、方位および速度等の計測を行う。CW方式は、2波CW方式、FM-CW方式及びスペクトル拡散方式などを含む。パルス方式は、パルスドップラー方式であってもよいし、チャープ信号のパルス圧縮或いはPN系列のパルス圧縮を用いてもよい。レーダ11は、例えばコヒーレントな位相情報制御を用いる。レーダ11は、インコヒーレントな方式を用いてもよい。 The radar 11 operates according to a modulation method such as a CW (continuous wave) method or a pulse method, and measures the distance, direction, speed, and the like of an external object. The CW method includes a two-wave CW method, an FM-CW method, a spectral diffusion method, and the like. The pulse method may be a pulse Doppler method, or a chirp signal pulse compression or a PN sequence pulse compression may be used. The radar 11 uses, for example, coherent phase information control. The radar 11 may use an incoherent method.

カメラ12は、例えば自車両2においてレーダ11から物理信号Saを放射可能な範囲と重畳する範囲を撮像可能な位置に設置される。例えば、カメラ12は、例えば自車両2前方(図1参照)に向けて、自車両2フロントガラス等に設置される。検知装置1における死角は、カメラ12の設置位置を幾何学的な基準としてもよいし、レーダ11の設置位置を基準としてもよい。 The camera 12 is installed at a position where, for example, in the own vehicle 2, a range in which the physical signal Sa can be radiated from the radar 11 and a range in which the physical signal Sa is superimposed can be imaged. For example, the camera 12 is installed on the windshield of the vehicle 2 or the like toward the front of the vehicle 2 (see FIG. 1). The blind spot in the detection device 1 may be based on the installation position of the camera 12 or the installation position of the radar 11.

カメラ12は、設置位置から外部の画像を撮像して、撮像画像を生成する。カメラ12は、撮像画像を示す画像データを制御部13に出力する。カメラ12は、例えばRGB-Dカメラ、ステレオカメラ、又は距離画像センサである。カメラ12は、本実施形態における測距部(或いは監視部)の一例である。 The camera 12 captures an external image from the installation position and generates an captured image. The camera 12 outputs image data indicating the captured image to the control unit 13. The camera 12 is, for example, an RGB-D camera, a stereo camera, or a distance image sensor. The camera 12 is an example of a ranging unit (or monitoring unit) in the present embodiment.

制御部13は、CPU、RAM及びROM等を含み、情報処理に応じて各構成要素の制御を行う。制御部13は、例えば、ECU(電子制御ユニット)により構成される。制御部13は、記憶部14に格納されたプログラムをRAMに展開し、RAMに展開されたプログラムをCPUにより解釈及び実行する。このように実現されるソフトウェアモジュールとして、例えば、制御部13は、死角推定部131、死角物体計測部132および危険度判定部133を実現する。各部131~133については後述する。 The control unit 13 includes a CPU, RAM, ROM, and the like, and controls each component according to information processing. The control unit 13 is composed of, for example, an ECU (electronic control unit). The control unit 13 expands the program stored in the storage unit 14 into the RAM, and the CPU interprets and executes the program expanded in the RAM. As a software module realized in this way, for example, the control unit 13 realizes a blind spot estimation unit 131, a blind spot object measurement unit 132, and a risk level determination unit 133. Each part 131 to 133 will be described later.

記憶部14は、制御部13で実行されるプログラム、及び各種のデータ等を記憶する。例えば、記憶部14は、後述する構造情報D1を記憶する。記憶部14は、例えば、ハードディスクドライブ又はソリッドステートドライブを含む。また、RAM及びROMは、記憶部14に含まれてもよい。 The storage unit 14 stores a program executed by the control unit 13, various data, and the like. For example, the storage unit 14 stores the structural information D1 described later. The storage unit 14 includes, for example, a hard disk drive or a solid state drive. Further, the RAM and the ROM may be included in the storage unit 14.

上記のプログラム等は、可搬性を有する記憶媒体に格納されてもよい。記憶媒体は、コンピュータその他装置、機械等が記録されたプログラム等の情報を読み取り可能なように、当該プログラム等の情報を、電気的、磁気的、光学的、機械的又は化学的作用によって蓄積する媒体である。検知装置1は、当該記憶媒体からプログラム等を取得してもよい。 The above programs and the like may be stored in a portable storage medium. The storage medium stores the information of the program or the like by electrical, magnetic, optical, mechanical or chemical action so that the information of the program or the like recorded by the computer or other device, the machine or the like can be read. It is a medium. The detection device 1 may acquire a program or the like from the storage medium.

ナビゲーション機器15は、例えば地図情報を格納するメモリ、及びGPS受信機を含む測距部(監視部)の一例である。車載センサ16は、自車両2に搭載された各種センサであり、例えば車速センサ、加速度センサ、及びジャイロセンサなどを含む。車載センサ16は、自車両2の速度、加速度および角速度などを検出する。 The navigation device 15 is an example of a distance measuring unit (monitoring unit) including, for example, a memory for storing map information and a GPS receiver. The in-vehicle sensor 16 is various sensors mounted on the own vehicle 2, and includes, for example, a vehicle speed sensor, an acceleration sensor, a gyro sensor, and the like. The in-vehicle sensor 16 detects the speed, acceleration, angular velocity, and the like of the own vehicle 2.

以上のような構成は一例であり、検知装置1は上記の構成に限られない。例えば、検知装置1は、ナビゲーション機器15及び車載センサ16を備えなくてもよい。また、検知装置1の制御部13は、上記各部131~133を別体で実行する複数のハードウェア資源で構成されてもよい。制御部13は、CPU、MPU、GPU、マイコン、DSP、FPGA、ASIC等の種々の半導体集積回路で構成されてもよい。 The above configuration is an example, and the detection device 1 is not limited to the above configuration. For example, the detection device 1 does not have to include the navigation device 15 and the vehicle-mounted sensor 16. Further, the control unit 13 of the detection device 1 may be composed of a plurality of hardware resources that separately execute each of the units 131 to 133. The control unit 13 may be composed of various semiconductor integrated circuits such as a CPU, MPU, GPU, microcomputer, DSP, FPGA, and ASIC.

車両制御装置20は、本実施形態における移動体システムの制御装置の一例である。車両制御装置20は、例えば、車両駆動部21、及び報知器22を含む。車両駆動部21は、例えばECUで構成され、自車両2の各部を駆動制御する。例えば、車両駆動部21は、自車両2のブレーキを制御し、自動ブレーキを実現する。 The vehicle control device 20 is an example of a control device for a mobile system according to the present embodiment. The vehicle control device 20 includes, for example, a vehicle drive unit 21 and a notification device 22. The vehicle drive unit 21 is composed of, for example, an ECU, and drives and controls each unit of the own vehicle 2. For example, the vehicle drive unit 21 controls the brake of the own vehicle 2 to realize automatic braking.

報知器22は、画像又は音などにより、ユーザに各種情報を報知する。報知器22は、例えば自車両2に搭載された液晶パネル又は有機ELパネルなどの表示装置である。報知器22は、警報等を音声出力する音声出力装置であってもよい。 The alarm 22 notifies the user of various information by means of an image, a sound, or the like. The alarm 22 is, for example, a display device such as a liquid crystal panel or an organic EL panel mounted on the own vehicle 2. The alarm 22 may be a voice output device that outputs an alarm or the like by voice.

2.動作
以上のように構成される移動体システム及び検知装置1の動作について、以下説明する。
2. 2. Operation The operation of the mobile system and the detection device 1 configured as described above will be described below.

本実施形態に係る移動体システムは、例えば自車両2の運転中に、周辺環境を監視するように、検知装置1を動作させる。本システムの車両制御装置20は、検知装置1による検知結果に基づき、自車両2の運転支援又は自動運転等のための各種制御を行う。 The mobile system according to the present embodiment operates the detection device 1 so as to monitor the surrounding environment, for example, while the own vehicle 2 is driving. The vehicle control device 20 of this system performs various controls for driving support or automatic driving of the own vehicle 2 based on the detection result by the detection device 1.

本実施形態の検知装置1は、例えばカメラ12において自車両2周辺の画像を撮像して、自車両2の周辺環境を監視する。検知装置1の死角推定部131は、例えば監視結果の各種距離を示す距離情報などに基づき、現在の周辺環境において死角が推定される領域の有無を逐次、検知する。 The detection device 1 of the present embodiment, for example, captures an image of the vicinity of the own vehicle 2 with a camera 12 and monitors the surrounding environment of the own vehicle 2. The blind spot estimation unit 131 of the detection device 1 sequentially detects the presence or absence of a region where a blind spot is estimated in the current surrounding environment, based on, for example, distance information indicating various distances in the monitoring result.

検知装置1において、死角推定部131により死角が発見されると、死角物体計測部132は、レーダ11を用いて死角領域R1の内部状態を計測する。自車両2のレーダ11から放射される物理信号Saは、波動的な性質を有することから、多重の反射或いは回折等を起こして死角領域R1中の死角物体4に到り、さらに自車両2にまで戻って来るという伝搬を生じ得ると考えられる。本実施形態の検知方法は、上記のように伝搬する波を活用して、死角物体4を検知する。 When the blind spot estimation unit 131 finds a blind spot in the detection device 1, the blind spot object measuring unit 132 measures the internal state of the blind spot region R1 using the radar 11. Since the physical signal Sa radiated from the radar 11 of the own vehicle 2 has a wave-like property, it causes multiple reflections or diffractions to reach the blind spot object 4 in the blind spot region R1 and further reaches the own vehicle 2. It is thought that the propagation of returning to is possible. The detection method of the present embodiment utilizes the wave propagating as described above to detect the blind spot object 4.

本実施形態の危険度判定部133は、死角物体計測部132の計測結果に基づいて、死角領域R1に内在し得る死角物体4についての危険度を判定する。危険度判定部133は、危険度の判定基準となるしきい値を動的に変更可能である。危険度は、例えば死角物体4と自車両2間の衝突等の可能性が考えられる程度を示す。 The danger level determination unit 133 of the present embodiment determines the risk level of the blind spot object 4 that may be inherent in the blind spot region R1 based on the measurement result of the blind spot object measurement unit 132. The risk level determination unit 133 can dynamically change the threshold value that serves as the risk level determination criterion. The degree of danger indicates, for example, the degree to which there is a possibility of a collision between the blind spot object 4 and the own vehicle 2.

例えば、警告を要すると考えられる危険度が検知装置1において判定されると、本システムは、報知器22によって運転者等に報知したり、車両駆動部21によって自動ブレーキ等の安全性を高めるための車両制御を実行したりすることができる。本システムにおける検知装置1の動作の詳細を、以下説明する。 For example, when the detection device 1 determines the degree of danger that is considered to require a warning, the system notifies the driver or the like by the alarm 22 or enhances the safety of the automatic brake or the like by the vehicle drive unit 21. Vehicle control can be performed. The details of the operation of the detection device 1 in this system will be described below.

2-1.検知装置の動作
本実施形態に係る検知装置1の動作について、図4~7を用いて説明する。
2-1. Operation of Detection Device The operation of the detection device 1 according to the present embodiment will be described with reference to FIGS. 4 to 7.

図4は、本実施形態に係る検知装置1の動作を説明するためのフローチャートである。図4のフローチャートに示す各処理は、検知装置1の制御部13によって実行される。本フローチャートは、例えば車両2の運転中に、所定の周期で開始される。 FIG. 4 is a flowchart for explaining the operation of the detection device 1 according to the present embodiment. Each process shown in the flowchart of FIG. 4 is executed by the control unit 13 of the detection device 1. This flowchart is started at a predetermined cycle, for example, while the vehicle 2 is being driven.

まず、制御部13は、カメラ12から1又は複数フレームの撮像画像を取得する(S1)。ステップS1において、制御部13は、撮像画像として距離画像を取得してもよいし、取得した撮像画像に基づき距離画像を生成してもよい。距離画像は、周辺環境を監視するための各種距離を示す距離情報の一例である。 First, the control unit 13 acquires a captured image of one or a plurality of frames from the camera 12 (S1). In step S1, the control unit 13 may acquire a distance image as a captured image, or may generate a distance image based on the acquired captured image. The distance image is an example of distance information showing various distances for monitoring the surrounding environment.

次に、制御部13は、取得した撮像画像に画像解析を行って(S2)、現在の自車両2の周辺環境に関する構造情報D1を生成する。構造情報D1は、周辺環境における種々の物体構造を示す情報であり、例えば、各種構造物までの距離を含む。また、制御部13は、ステップS2において死角推定部131としても動作し、取得した撮像画像において死角を検知するための画像解析も行う。図5に、ステップS2の解析対象の画像を例示する。 Next, the control unit 13 performs image analysis on the acquired captured image (S2) to generate structural information D1 regarding the surrounding environment of the current own vehicle 2. The structural information D1 is information indicating various object structures in the surrounding environment, and includes, for example, distances to various structures. The control unit 13 also operates as a blind spot estimation unit 131 in step S2, and also performs image analysis for detecting a blind spot in the acquired captured image. FIG. 5 illustrates an image to be analyzed in step S2.

図5は、例えば距離画像として自車両2から撮像されており(S1)、交差点3近傍で複数の構造物による壁31,32を映している。本例では、自車両2近傍の壁31の遮蔽により、当該壁31よりも奥側に死角領域R1が存在している。また、死角領域R1よりも奥側の壁32が、自車両2に対向している。以下、壁31を「遮蔽壁」といい、壁32を「対向壁」という。遮蔽壁31と対向壁32との間には、死角領域R1と外部との境界が形成される(図1参照)。 FIG. 5 is taken from the own vehicle 2 as a distance image, for example (S1), and shows walls 31 and 32 made of a plurality of structures in the vicinity of the intersection 3. In this example, the blind spot region R1 exists behind the wall 31 due to the shielding of the wall 31 in the vicinity of the own vehicle 2. Further, the wall 32 on the back side of the blind spot region R1 faces the own vehicle 2. Hereinafter, the wall 31 is referred to as a "shielding wall", and the wall 32 is referred to as an "opposing wall". A boundary between the blind spot region R1 and the outside is formed between the shielding wall 31 and the facing wall 32 (see FIG. 1).

ステップS2において、制御部13は、例えば構造情報D1として距離画像における各種壁31,32の距離値を画素毎に抽出し、記憶部14に保持する。図5の場合の距離値は、方向d1に沿って自車両2側から遮蔽壁31の分、連続的に変化しながら、遮蔽壁31の端部から対向壁32に到ると不連続に変化することとなる。制御部13は、上記のような距離値の変化を解析して、死角領域R1の存在を推定できる。 In step S2, the control unit 13 extracts the distance values of the various walls 31 and 32 in the distance image as structural information D1 for each pixel and holds them in the storage unit 14. The distance value in the case of FIG. 5 continuously changes from the side of the own vehicle 2 along the direction d1 by the amount of the shielding wall 31, and changes discontinuously from the end of the shielding wall 31 to the facing wall 32. Will be done. The control unit 13 can estimate the existence of the blind spot region R1 by analyzing the change in the distance value as described above.

図4に戻り、死角推定部131としての制御部13は、例えば画像解析による推定結果に従って、現在の自車両2の周辺環境に、死角領域R1が検知されたか否かを判断する(S3)。制御部13は、死角領域R1が検知されなかったと判断すると(S3でNO)、例えば周期的にステップS1~S3の処理を繰り返す。 Returning to FIG. 4, the control unit 13 as the blind spot estimation unit 131 determines whether or not the blind spot region R1 is detected in the current surrounding environment of the own vehicle 2 according to, for example, the estimation result by image analysis (S3). When the control unit 13 determines that the blind spot region R1 has not been detected (NO in S3), the control unit 13 periodically repeats the processes of steps S1 to S3, for example.

制御部13は、死角領域R1が検知されたと判断すると(S3でYES)、死角物体計測部132としての処理を実行する(S4~S6)。本実施形態では、レーダ11の波動信号Sbにおける多重反射波を活用して、死角領域R1中の死角物体4を計測する死角物体計測部132の処理例を以下、説明する。 When the control unit 13 determines that the blind spot region R1 has been detected (YES in S3), the control unit 13 executes processing as the blind spot object measurement unit 132 (S4 to S6). In the present embodiment, a processing example of the blind spot object measuring unit 132 that measures the blind spot object 4 in the blind spot region R1 by utilizing the multiple reflected waves in the wave signal Sb of the radar 11 will be described below.

死角物体計測部132としての制御部13は、まず、死角領域R1に向けて物理信号Saを放射するように、レーダ11を制御する(S4)。図6(a),(b)に、それぞれ死角物体4がない場合とある場合におけるステップS4の物理信号Saの伝搬経路を例示する。 The control unit 13 as the blind spot object measuring unit 132 first controls the radar 11 so as to radiate the physical signal Sa toward the blind spot region R1 (S4). FIGS. 6A and 6B exemplify the propagation path of the physical signal Sa in step S4 in the case where there is no blind spot object 4 and in the case where there is no blind spot object 4, respectively.

ステップS4において、制御部13は、例えば図5の解析結果に基づいて、レーダ11から死角領域R1の境界近傍の対向壁32に物理信号Saを放射させる。図6(a)の例において、自車両2のレーダ11からの物理信号Saは、横道の死角領域R1を介して対向壁32と反対側の壁35との間で反射を繰り返し、多重反射波として伝搬している。図6(a)の例では、死角物体4がないことに対応して、多重反射波は自車両2に向かって来ない。 In step S4, the control unit 13 radiates the physical signal Sa from the radar 11 to the facing wall 32 near the boundary of the blind spot region R1, for example, based on the analysis result of FIG. In the example of FIG. 6A, the physical signal Sa from the radar 11 of the own vehicle 2 repeatedly reflects between the facing wall 32 and the opposite wall 35 via the blind spot region R1 of the side road, and is a multiple reflected wave. It is propagating as. In the example of FIG. 6A, the multiple reflected wave does not come toward the own vehicle 2 corresponding to the absence of the blind spot object 4.

一方、図6(b)の例では、死角物体4が存在することから、レーダ11からの物理信号Saは、各々の壁32,33に加えて死角物体4でも反射して、自車両2に向かう多重反射波Rb1となり得る。よって、レーダ11で受信される波動信号Sbには、死角物体4の情報を有する多重反射波Rb1の信号成分が含まれることとなる。 On the other hand, in the example of FIG. 6B, since the blind spot object 4 exists, the physical signal Sa from the radar 11 is reflected by the blind spot object 4 in addition to the respective walls 32 and 33, and is reflected by the own vehicle 2. It can be the multiple reflected wave Rb1 heading. Therefore, the wave signal Sb received by the radar 11 includes the signal component of the multiple reflected wave Rb1 having the information of the blind spot object 4.

ステップS4において、レーダ11は、物理信号Saを放射すると共に波動信号Sbを受信して、物理信号Saの反射波に基づく各種計測を行う。制御部13は、レーダ11から計測結果を取得する(S5)。 In step S4, the radar 11 radiates the physical signal Sa and receives the wave signal Sb to perform various measurements based on the reflected wave of the physical signal Sa. The control unit 13 acquires the measurement result from the radar 11 (S5).

制御部13は、レーダ11の計測結果に基づいて、死角物体の検知処理を行う(S6)。多重反射波Rb1(図6(b))の信号成分は、ドップラーシフト、位相及び伝搬時間により、反射元の死角物体4の速度および伝搬経路の長さに応じた情報を有している。死角物体の検知処理(S6)は、このような信号成分を解析することにより、多重反射波Rb1を反射した死角物体4の速度及び位置等を検知する。ステップS6の処理の詳細については後述する。 The control unit 13 performs a blind spot object detection process based on the measurement result of the radar 11 (S6). The signal component of the multiple reflected wave Rb1 (FIG. 6 (b)) has information according to the velocity and the length of the propagation path of the blind spot object 4 of the reflection source by the Doppler shift, the phase, and the propagation time. The blind spot object detection process (S6) detects the speed and position of the blind spot object 4 that has reflected the multiple reflected wave Rb1 by analyzing such a signal component. The details of the process of step S6 will be described later.

次に、制御部13は危険度判定部133として動作し、死角物体4の検知結果(S6)に基づいて危険度の判定処理を行う(S7)。危険度の判定処理は、例えば、検知された位置及び速度等から死角物体4が自車両2に接近することに対する警告の要否を決定するための危険度を判定する。 Next, the control unit 13 operates as a risk level determination unit 133, and performs a risk level determination process based on the detection result (S6) of the blind spot object 4 (S7). The danger level determination process determines, for example, the danger level for determining the necessity of warning for the blind spot object 4 approaching the own vehicle 2 from the detected position, speed, and the like.

本実施形態における危険度の判定処理(S7)は、例えば前方車両5が存在する場合(図2)には危険度の判定基準を緩和するように、判定に用いるしきい値を動的に調整する。ステップS6において死角物体4の動き、距離、種類及び形状等の情報が検知される場合、ステップS7ではこれらの情報を用いて危険度が判定されてもよい。ステップS7の処理の詳細については後述する。 In the danger degree determination process (S7) in the present embodiment, for example, when the vehicle in front 5 is present (FIG. 2), the threshold value used for the determination is dynamically adjusted so as to relax the danger degree determination standard. do. When information such as the movement, distance, type, and shape of the blind spot object 4 is detected in step S6, the degree of danger may be determined using these information in step S7. The details of the process of step S7 will be described later.

次に、制御部13は、危険度の判定結果(S7)に応じて、車両制御装置20に各種の制御信号を出力する(S8)。例えば、ステップS7において警告を要すると判定された場合、制御部13は、報知器22に警告を報知させたり、車両駆動部21を制御したりするための制御信号を生成する。 Next, the control unit 13 outputs various control signals to the vehicle control device 20 according to the risk determination result (S7) (S8). For example, when it is determined in step S7 that a warning is required, the control unit 13 generates a control signal for causing the alarm 22 to notify the warning and controlling the vehicle drive unit 21.

制御部13は、例えば制御信号を出力する(S8)と、図4のフローチャートに示す処理を終了する。 When, for example, the control unit 13 outputs a control signal (S8), the control unit 13 ends the process shown in the flowchart of FIG.

以上の処理によると、検知装置1は自車両2の周辺監視を行いながら(S1~S3)、死角が発見されると(S3でYES)、死角物体4についての危険度を判定し(S7)、各種のアクションを行うことができる(S8)。 According to the above processing, the detection device 1 determines the degree of danger of the blind spot object 4 when the blind spot is found (YES in S3) while monitoring the periphery of the own vehicle 2 (S1 to S3) (S7). , Various actions can be performed (S8).

以上の処理では、周辺監視にカメラ12を用いたが、ナビゲーション機器15を用いてもよい。本変形例を図7に示す。ナビゲーション機器15は、例えば図7に示すように、自車両2の周辺環境の地図情報D2において、自車両2までの各種距離を計算し、自車両2の現在位置を監視する。制御部13は、以上のようなナビゲーション機器15の監視結果を、図4の各種処理に用いることができる。制御部13は、ナビゲーション機器15の監視結果に基づいて、例えば地図情報D2中の構造物30に基づき、構造情報D1を取得したり、死角領域R1を検知したりすることができる(S2)。また、制御部13は、図4の処理において適宜、車載センサ16の検出結果を用いてもよい。 In the above processing, the camera 12 is used for peripheral monitoring, but the navigation device 15 may be used. An example of this modification is shown in FIG. As shown in FIG. 7, for example, the navigation device 15 calculates various distances to the own vehicle 2 in the map information D2 of the surrounding environment of the own vehicle 2 and monitors the current position of the own vehicle 2. The control unit 13 can use the monitoring results of the navigation device 15 as described above for various processes of FIG. The control unit 13 can acquire the structural information D1 or detect the blind spot region R1 based on the monitoring result of the navigation device 15, for example, based on the structure 30 in the map information D2 (S2). Further, the control unit 13 may appropriately use the detection result of the vehicle-mounted sensor 16 in the process of FIG.

2-2.死角物体の検知処理
死角物体の検知処理(図4のS6)について、図8~10を用いて説明する。
2-2. Blind spot object detection process The blind spot object detection process (S6 in FIG. 4) will be described with reference to FIGS. 8 to 10.

図8は、死角物体の検知処理の実験を説明するための図である。図8(a)は、本実験の実験環境の構造情報D1を示す。図8(b)は、死角物体4がない場合のレーダ11の計測結果を示す。図9は、図8の実験において死角物体がある場合を例示する図である。図9(a)は、死角物体4がある場合のレーダ11の計測結果を示す。図9(b)は、死角物体4から推定される多重反射波の伝搬経路を例示する。 FIG. 8 is a diagram for explaining an experiment of detection processing of a blind spot object. FIG. 8A shows the structural information D1 of the experimental environment of this experiment. FIG. 8B shows the measurement result of the radar 11 when there is no blind spot object 4. FIG. 9 is a diagram illustrating a case where there is a blind spot object in the experiment of FIG. FIG. 9A shows the measurement result of the radar 11 when the blind spot object 4 is present. FIG. 9B exemplifies the propagation path of the multiple reflected wave estimated from the blind spot object 4.

本実験は、図8(a)に示すように、交差点を有する通路において行われた。図8(b),8(a)における濃淡は、淡いほどレーダ11で得られた信号強度が強いことを示している。 This experiment was performed in a passage having an intersection, as shown in FIG. 8 (a). The shades in FIGS. 8 (b) and 8 (a) indicate that the lighter the color, the stronger the signal strength obtained by the radar 11.

本実験においては、死角物体4がない状態では、図8(b)に示すように、4m付近に強いピークP1が確認された。ピークP1は、レーダ11に対向する対向壁P1からの反射波を示している。また、図8(b)では、その他各壁32,33からの反射波によるピークP2,P3がそれぞれ確認できる。 In this experiment, in the absence of the blind spot object 4, a strong peak P1 was confirmed near 4 m as shown in FIG. 8 (b). The peak P1 indicates a reflected wave from the facing wall P1 facing the radar 11. Further, in FIG. 8B, peaks P2 and P3 due to the reflected waves from the other walls 32 and 33 can be confirmed, respectively.

一方、死角物体4を置いた状態では、図9(a)に示すように、対向壁32よりも遠い7m付近に、強いピークP4が現れた。同ピークP4の方位は、レーダ11から対向壁32の奥側に見える。以上の距離と方位から、当該ピークP4が、対向壁32による反射を経て死角物体4から反射した成分が主となっていることが分かる(図9(b)参照)。即ち、レーダ11の計測結果におけるピークP4までの距離と方位に基づいて、死角物体4を波源とするピークP4を検知できることが確認された。 On the other hand, in the state where the blind spot object 4 is placed, as shown in FIG. 9A, a strong peak P4 appears in the vicinity of 7 m farther from the facing wall 32. The direction of the peak P4 can be seen from the radar 11 to the back side of the facing wall 32. From the above distance and orientation, it can be seen that the peak P4 is mainly composed of the component reflected from the blind spot object 4 through the reflection by the facing wall 32 (see FIG. 9B). That is, it was confirmed that the peak P4 having the blind spot object 4 as the wave source can be detected based on the distance and the direction to the peak P4 in the measurement result of the radar 11.

以上のような死角物体4の信号成分の解析は、周辺環境の構造情報を用いることにより、死角物体4の有無及び位置等をより精度良く検知できる。以下、本実施形態における死角物体の検知処理の一例を、図10を用いて説明する。 In the analysis of the signal component of the blind spot object 4 as described above, the presence / absence and the position of the blind spot object 4 can be detected more accurately by using the structural information of the surrounding environment. Hereinafter, an example of the blind spot object detection process in the present embodiment will be described with reference to FIG.

図10は、本実施形態における死角物体の検知処理を例示するフローチャートである。図10のフローチャートによる処理は、図4のステップS6において、死角物体計測部132として動作する制御部13によって実行される。 FIG. 10 is a flowchart illustrating the blind spot object detection process in the present embodiment. The process according to the flowchart of FIG. 10 is executed by the control unit 13 that operates as the blind spot object measurement unit 132 in step S6 of FIG.

まず、制御部13は、図4のステップS5において取得したレーダ11の計測結果の信号から、死角物体の解析対象とする信号成分を抽出するために、周辺環境からの反射波を示す環境成分を除去する(S11)。ステップS11の処理は、例えばステップS2で取得された構造情報を用いて行われる。 First, the control unit 13 selects an environmental component showing a reflected wave from the surrounding environment in order to extract a signal component to be analyzed for the blind spot object from the signal of the measurement result of the radar 11 acquired in step S5 of FIG. Remove (S11). The process of step S11 is performed using, for example, the structural information acquired in step S2.

例えば、図8(b)の例の各ピークP1,P2,P3は、通路の構造情報D1(図8(b))において各々対応する壁31,32,33からの反射波を示す環境成分として、予め推定可能である。制御部13は、構造情報D1を参照して各種構造物での反射波を予測して、レーダ11の計測結果(例えば図9(a))から予測結果の環境成分を差し引く(S11)。これにより、通路等の環境下の構造物による反射波の影響を低減し、死角の物体の信号成分のみを強調し易くできる。 For example, each peak P1, P2, P3 in the example of FIG. 8B is an environmental component showing reflected waves from the corresponding walls 31, 32, 33 in the structural information D1 of the passage (FIG. 8B), respectively. , Can be estimated in advance. The control unit 13 predicts the reflected wave in various structures with reference to the structural information D1, and subtracts the environmental component of the predicted result from the measurement result (for example, FIG. 9A) of the radar 11 (S11). As a result, the influence of the reflected wave by the structure under the environment such as the passage can be reduced, and only the signal component of the object in the blind spot can be easily emphasized.

次に、制御部13は、環境成分の除去により得られた信号成分に基づいて、死角物体4を検知するための信号解析を行う(S12)。ステップS12の信号解析は、周波数解析、時間軸上の解析、空間分布および信号強度等の各種の解析を含んでもよい。 Next, the control unit 13 performs signal analysis for detecting the blind spot object 4 based on the signal component obtained by removing the environmental component (S12). The signal analysis in step S12 may include various analyzes such as frequency analysis, analysis on the time axis, spatial distribution, and signal intensity.

制御部13は、信号解析の解析結果に基づいて、例えば死角の対向壁32の向こう側に波源が観測されるか否かを判断し(S13)、これによって、死角物体4の有無を検知する。例えば、図9(a)の例においてピークP4は、対向壁32よりも通路の奥側を波源としており、通路の構造から環境成分として予測されない位置にある。このことから、当該ピークP4は、死角内を波源とする波が、多重反射したことに起因すると推定できる。つまり、制御部13は、検知済みの死角の方位に、対向壁32を超える距離で反射波が観測される場合、死角物体4があると判定できる(ステップS13でYES)。 Based on the analysis result of the signal analysis, the control unit 13 determines, for example, whether or not a wave source is observed on the other side of the facing wall 32 of the blind spot (S13), thereby detecting the presence or absence of the blind spot object 4. .. For example, in the example of FIG. 9A, the peak P4 has a wave source on the back side of the passage from the facing wall 32, and is at a position that is not predicted as an environmental component from the structure of the passage. From this, it can be estimated that the peak P4 is caused by multiple reflections of the wave whose source is in the blind spot. That is, the control unit 13 can determine that the blind spot object 4 is present when the reflected wave is observed at a distance exceeding the facing wall 32 in the direction of the detected blind spot (YES in step S13).

制御部13は、死角の対向壁32の向こう側に波源が観測されると判断した場合(S13でYES)、多重反射による屈曲が推定される伝搬経路に応じて、死角物体4までの距離および速度といった各種の状態変数を計測する(S14)。例えば、制御部13は、構造情報D1において死角部分の道幅(死角領域R1の幅)を示す情報を用いることによって、例えば図9(b)に示すように、信号成分から分かる死角物体4までの経路長を折り返すように補正して、より実際の位置に近い死角物体4の位置を算出することができる。 When the control unit 13 determines that the wave source is observed on the other side of the facing wall 32 of the blind spot (YES in S13), the distance to the blind spot object 4 and the distance to the blind spot object 4 are determined according to the propagation path in which bending due to multiple reflections is estimated. Various state variables such as velocity are measured (S14). For example, the control unit 13 uses information indicating the path width of the blind spot portion (width of the blind spot region R1) in the structural information D1 to reach the blind spot object 4 which can be seen from the signal component, for example, as shown in FIG. 9B. The position of the blind spot object 4 that is closer to the actual position can be calculated by correcting the path length so as to fold back.

制御部13は、死角物体4の測量を行うと(S14)、図4のステップS6の処理を終了する。その後、制御部13は、検知された死角物体4についての危険度の判定処理(図4のS7)を実行する。 When the control unit 13 measures the blind spot object 4 (S14), the control unit 13 ends the process of step S6 in FIG. After that, the control unit 13 executes a risk determination process (S7 in FIG. 4) for the detected blind spot object 4.

また、制御部13は、死角の対向壁32の向こう側に波源が観測されないと判断した場合(S13でNO)、特に測量を行わずに、本処理を終了する。この場合、制御部13は、図4のステップS7以降の処理を省略してもよい。 Further, when the control unit 13 determines that the wave source is not observed on the other side of the facing wall 32 of the blind spot (NO in S13), the control unit 13 ends this process without performing a survey in particular. In this case, the control unit 13 may omit the processing after step S7 in FIG.

以上の処理によると、レーダ11の物理信号Saにおける多重反射の性質に基づき死角領域R1内部で生じた信号成分を利用して、死角物体4を検知することができる。 According to the above processing, the blind spot object 4 can be detected by using the signal component generated inside the blind spot region R1 based on the property of multiple reflection in the physical signal Sa of the radar 11.

ここで、死角物体4の情報を有する信号成分は微弱であり、死角外の見えている物体からの反射波も存在する中で検出することとなるため、検出及び推定が難しいと考えられる。また、死角物体4までの実際の距離と信号の伝搬経路の長さが異なるため、実際の距離を推定し難いとも考えられる。これに対して、周辺環境の構造情報D1を用いることにより、受信波を解析する前提条件を絞り込んだり(S11)、推定精度を高めたりすることができる(S14)。 Here, the signal component having the information of the blind spot object 4 is weak, and it is detected in the presence of the reflected wave from the visible object outside the blind spot, so that it is considered difficult to detect and estimate. Further, since the actual distance to the blind spot object 4 and the length of the signal propagation path are different, it may be difficult to estimate the actual distance. On the other hand, by using the structural information D1 of the surrounding environment, it is possible to narrow down the preconditions for analyzing the received wave (S11) and improve the estimation accuracy (S14).

例えば、ステップS11において、制御部13は、構造情報D1における死角近傍の交差点までの距離を参照して、交差点との直線距離に対する信号の往復伝搬時間以下で得られる受信波の信号成分を除去する。このような受信波は直接反射波(即ち反射1回の波)であり、死角物体4の情報を含まないことから、解析対象から除外することができる。また、制御部13は、自車両2から見た死角の方位角に基づいて、死角から到来する反射波と他の角度から到来する反射波とを分離することもできる。 For example, in step S11, the control unit 13 refers to the distance to the intersection near the blind spot in the structural information D1 and removes the signal component of the received wave obtained in the reciprocating propagation time or less of the signal with respect to the linear distance from the intersection. .. Since such a received wave is a directly reflected wave (that is, a wave with one reflection) and does not include information on the blind spot object 4, it can be excluded from the analysis target. Further, the control unit 13 can also separate the reflected wave arriving from the blind spot and the reflected wave arriving from another angle based on the azimuth angle of the blind spot seen from the own vehicle 2.

ステップS11の処理は、必ずしも周辺環境の構造情報D1を用いなくてもよい。例えば、制御部13は、時間軸に沿って得た信号から、自車両2の位置変化を差し引いて、解析対象を動体に制限してもよい。本処理は、ステップS12の信号解析において行われてもよい。 The process of step S11 does not necessarily have to use the structural information D1 of the surrounding environment. For example, the control unit 13 may limit the analysis target to moving objects by subtracting the position change of the own vehicle 2 from the signal obtained along the time axis. This process may be performed in the signal analysis in step S12.

以上のステップS12において、制御部13は、解析対象の信号成分において、動体に反射したことによるドップラーシフト、或いは人間や自転車など特有の所作の揺らぎといった、特定の物体の所作により現れる特徴があるか否かを解析してもよい。また、制御部13は、空間的に広がりを持った面計測の信号分布が、自動車、自転車、人間などの特有の分布を持っているか、或いは反射強度により自動車大の金属体による反射が含まれるか等を解析してもよい。以上のような解析は、適宜組み合わせて行われてもよいし、個々を明示的に解析する代わりに、機械学習を用いて多次元の特徴量として解析されてもよい。 In step S12 above, does the control unit 13 have a feature in the signal component to be analyzed that appears due to the behavior of a specific object such as Doppler shift due to reflection on a moving object or fluctuation of behavior peculiar to humans or bicycles? You may analyze whether or not. Further, in the control unit 13, the signal distribution of the surface measurement having a spatial spread has a distribution peculiar to automobiles, bicycles, humans, etc., or the reflection intensity includes reflection by a metal body of the size of an automobile. Or the like may be analyzed. The above analysis may be performed in combination as appropriate, or may be analyzed as a multidimensional feature quantity using machine learning instead of explicitly analyzing each individual.

2-3.危険度の判定処理
本実施形態における危険度の判定処理(図4のS7)は、死角領域R1の検出結果に基づいて、死角物体4が検知されることにより、死角物体4についての危険度を判定する。この際、前方車両5(図2)等の周辺環境の状況に応じて、危険度のしきい値が動的に調整される。ステップS7の処理の詳細を、図11~12を用いて説明する。
2-3. Danger level determination process The risk level determination process (S7 in FIG. 4) in the present embodiment determines the risk level of the blind spot object 4 by detecting the blind spot object 4 based on the detection result of the blind spot area R1. judge. At this time, the threshold value of the degree of danger is dynamically adjusted according to the situation of the surrounding environment such as the vehicle in front 5 (FIG. 2). The details of the process of step S7 will be described with reference to FIGS. 11 to 12.

図11は、危険度の判定処理を例示するフローチャートである。図12は、危険度の判定処理を説明するための図である。図11のフローチャートによる処理は、図4のステップS7において、危険度判定部133として動作する制御部13によって実行される。 FIG. 11 is a flowchart illustrating the risk determination process. FIG. 12 is a diagram for explaining a risk degree determination process. The process according to the flowchart of FIG. 11 is executed by the control unit 13 that operates as the risk level determination unit 133 in step S7 of FIG.

まず、制御部13は、ステップS6における死角物体4の検知結果に基づいて、危険度指数Dを算出する(S21)。危険度指数Dは、検知された死角物体4と自車両2との間の衝突に関する危険度を判定するための指標を示す。例えば図12に示すように、死角物体4が自車両2に近付く速度vが、危険度指数Dに設定できる。 First, the control unit 13 calculates the risk index D based on the detection result of the blind spot object 4 in step S6 (S21). The risk index D indicates an index for determining the risk of collision between the detected blind spot object 4 and the own vehicle 2. For example, as shown in FIG. 12, the speed v1 at which the blind spot object 4 approaches the own vehicle 2 can be set as the risk index D.

また、制御部13は、自車両2の周辺環境において死角領域R1が合流する合流地点に、物体が存在するか否かを判断する(S22)。ステップS22の処理は、例えば図4のステップS2の解析結果に基づき行われる。例えば、制御部13は、距離画像あるいは構造情報D1において交差点3等の合流地点を特定し、特定した合流地点に動体が位置するか否かを検知することにより、ステップS22の判断を行う。 Further, the control unit 13 determines whether or not an object exists at the confluence point where the blind spot region R1 merges in the surrounding environment of the own vehicle 2 (S22). The process of step S22 is performed, for example, based on the analysis result of step S2 of FIG. For example, the control unit 13 determines the step S22 by specifying a confluence point such as an intersection 3 in the distance image or the structural information D1 and detecting whether or not the moving object is located at the specified confluence point.

例えば、図1に例示する状況では、自車両2の進路と死角領域R1との合流地点である交差点3に、前方車両5のような他の車両等は特に存在していない(図2参照)。このような状況では、制御部13は、死角の合流地点に物体が存在しないと判断する(S22でNO)。一方、図2に例示する状況では、死角の合流地点である交差点3に、前方車両5が位置していることから、制御部13は、死角の合流地点に物体が存在すると判断する(S22でYES)。 For example, in the situation illustrated in FIG. 1, other vehicles such as the vehicle in front 5 do not particularly exist at the intersection 3 which is the confluence of the course of the own vehicle 2 and the blind spot region R1 (see FIG. 2). .. In such a situation, the control unit 13 determines that the object does not exist at the confluence of the blind spots (NO in S22). On the other hand, in the situation illustrated in FIG. 2, since the vehicle in front 5 is located at the intersection 3 which is the confluence of the blind spots, the control unit 13 determines that the object exists at the confluence of the blind spots (in S22). YES).

制御部13は、死角の合流地点に物体が存在しないと判断すると(S22でNO)、危険度を判定するためのしきい値Vaを、通常レベルに設定する(S23)。しきい値Vaの通常レベルは、例えば注意喚起が特に為されていない通常の状態の死角物体4に関して警告が必要となる危険度指数Dの大きさを考慮して設定される。 When the control unit 13 determines that no object exists at the confluence of blind spots (NO in S22), the control unit 13 sets the threshold value Va for determining the degree of danger to a normal level (S23). The normal level of the threshold value Va is set in consideration of, for example, the magnitude of the risk index D that requires a warning for the blind spot object 4 in the normal state in which attention is not particularly given.

制御部13は、算出した危険度指数Dが、設定したしきい値Vaを超えるか否かを判断する(S25)。例えば、D=vの場合に危険度指数Dがしきい値Vaを上回ると、制御部13は、ステップS25で「YES」に進む。 The control unit 13 determines whether or not the calculated risk index D exceeds the set threshold value Va (S25). For example, when the risk index D exceeds the threshold value Va when D = v 1 , the control unit 13 proceeds to “YES” in step S25.

制御部13は、危険度指数Dがしきい値Vaを超えると判断したとき(S25でYES)、危険度の判定結果として、例えば警告フラグを「ON」に設定する(S26)。警告フラグは、死角物体4に関する警告の有無を「ON/OFF」で管理するフラグであり、記憶部14に記憶される。 When the control unit 13 determines that the risk index D exceeds the threshold value Va (YES in S25), the control unit 13 sets, for example, the warning flag to “ON” as the risk determination result (S26). The warning flag is a flag that manages the presence / absence of a warning regarding the blind spot object 4 by "ON / OFF", and is stored in the storage unit 14.

一方、制御部13は、危険度指数Dがしきい値Vaを超えないと判断したとき(S25でNO)、警告フラグを「OFF」に設定する(S27)。 On the other hand, when the control unit 13 determines that the risk index D does not exceed the threshold value Va (NO in S25), the control unit 13 sets the warning flag to “OFF” (S27).

また、制御部13は、死角の合流地点に物体が存在すると判断すると(S22でYES)、しきい値Vaを、通常レベルではなく緩和レベルに設定する(S24)。しきい値Vaの緩和レベルは、死角物体4が注意喚起された状態であることから、例えば死角物体4に関する警告が必要となる判定基準を、通常レベルよりも緩和するレベルである。 Further, when the control unit 13 determines that the object exists at the confluence of the blind spots (YES in S22), the control unit 13 sets the threshold value Va to the relaxation level instead of the normal level (S24). Since the blind spot object 4 is in a state of being alerted, the relaxation level of the threshold value Va is a level at which, for example, a determination criterion requiring a warning regarding the blind spot object 4 is relaxed more than a normal level.

例えばD=vの場合、しきい値Vaの緩和レベルは、しきい値Vaの通常レベルよりも大きい値に設定される。この場合、制御部13は、死角物体4の速度vが、通常レベルよりも大きいしきい値Vaを上回るか否かに応じて危険度を判定し(S25)、警告フラグを「ON」又は「OFF」に設定する(S26,S27)。 For example, when D = v 1 , the relaxation level of the threshold value Va is set to a value larger than the normal level of the threshold value Va. In this case, the control unit 13 determines the degree of danger according to whether or not the speed v1 of the blind spot object 4 exceeds the threshold value Va larger than the normal level (S25), and sets the warning flag to “ON” or “ON”. Set to "OFF" (S26, S27).

制御部13は、以上のように警告フラグを設定すると(S26,S27)、危険度の判定処理(図4のS7)を終了して、ステップS8の処理に進む。 When the warning flag is set as described above (S26, S27), the control unit 13 ends the risk determination process (S7 in FIG. 4) and proceeds to the process of step S8.

以上の処理によると、死角物体4が自車両2或いは交差点3に近付く危険度が、対応する危険度指数Dに応じて判定される。例えば、警告フラグに応じた2値判定が行われる。警告フラグが「ON」のとき、制御部13は、報知器22に警告させたり、車両駆動部21に特定の制御を行わせたりすることができる(図4のS8)。 According to the above processing, the risk of the blind spot object 4 approaching the own vehicle 2 or the intersection 3 is determined according to the corresponding risk index D. For example, binary determination is performed according to the warning flag. When the warning flag is "ON", the control unit 13 can cause the alarm 22 to warn or the vehicle drive unit 21 to perform specific control (S8 in FIG. 4).

この際、前方車両5のように死角の合流地点に物体が存在する状況になると、しきい値Vaが通常レベルから緩和レベルに変更される(S22~S24)。これにより、前方車両5等によって死角物体4には注意喚起が為されている影響を考慮して、死角物体4の速度が通常レベルよりも大きくても緩和レベルよりも小さい場合を、警告せずに許容することができる。なお、ステップS22~S24の処理の実行時は特に限定されず、例えばステップS21以前にステップS22~S24が行われてもよい。 At this time, when an object exists at the confluence of blind spots such as the vehicle in front 5, the threshold value Va is changed from the normal level to the relaxation level (S22 to S24). As a result, in consideration of the influence that the blind spot object 4 is alerted by the vehicle in front 5 or the like, no warning is given when the speed of the blind spot object 4 is larger than the normal level but smaller than the relaxation level. Can be tolerated. The time of executing the process of steps S22 to S24 is not particularly limited, and steps S22 to S24 may be performed before step S21, for example.

また、危険度の判定処理は2値判定に限らず、例えば警告の不要時に注意喚起の有無を判定する3値判定が行われてもよい。例えば、自車両2に対する注意喚起用のしきい値Vb(<Va)を用いて、制御部13が、ステップS25で「NO」に進んだときにD>Vbか否かを判断してもよい。 Further, the risk determination process is not limited to the binary determination, and for example, a three-value determination for determining the presence or absence of a warning when a warning is unnecessary may be performed. For example, using the threshold value Vb (<Va) for calling attention to the own vehicle 2, it may be determined whether or not D> Vb when the control unit 13 proceeds to “NO” in step S25. ..

以上の処理において、危険度指数Dは速度vに限らず、死角物体4に関する種々の状態変数により設定可能であり、例えば速度vの代わりに加速度dv/dtに設定されてもよい。 In the above processing, the risk index D is not limited to the velocity v1 and can be set by various state variables related to the blind spot object 4. For example, the acceleration dv 1 / dt may be set instead of the velocity v1 .

また、危険度指数Dは、自車両2と死角物体4との間の距離Lに設定されてもよい。距離Lは、小さいほど自車両2と死角物体4間の衝突に関する危険度が高いと考えられる。そこで、例えばステップS25において、制御部13は、危険度指数D(=L)がしきい値Vaを下回るときに「YES」に進み、下回らないときには「NO」に進んでもよい。 Further, the risk index D may be set to the distance L between the own vehicle 2 and the blind spot object 4. It is considered that the smaller the distance L is, the higher the risk of collision between the own vehicle 2 and the blind spot object 4. Therefore, for example, in step S25, the control unit 13 may proceed to “YES” when the risk index D (= L) is below the threshold value Va, and may proceed to “NO” when the risk index D (= L) is not below the threshold value Va.

上記の場合、しきい値Vaの緩和レベルは、例えば通常レベルよりも小さい値に設定される。これにより、前方車両5等が存在する場合に死角物体4には注意喚起が為されている影響を考慮して、緩和レベルよりも大きい範囲内で死角物体4までの距離Lが通常レベルよりも小さい場合を許容でき、警告等を省略することができる。 In the above case, the relaxation level of the threshold value Va is set to a value smaller than, for example, a normal level. As a result, the distance L to the blind spot object 4 is larger than the normal level within a range larger than the relaxation level in consideration of the influence that the blind spot object 4 is alerted when the vehicle in front 5 or the like is present. Small cases can be tolerated and warnings and the like can be omitted.

また、危険度指数Dは、各種の状態変数の組み合わせによって設定されてもよい。このような一例の危険度指数Dを次式(1)に示す。
D=|(L-vΔt)+(L-vΔt)| …(1)
上式(1)において、Lは、基準位置P0から死角物体4までの距離である(図12)。基準位置P0は、例えば交差点の中心など、死角物体4と自車両2との衝突が想定される位置に設定される。Δtは、所定の時間幅であり、例えば自車両2が基準位置P0に到達するまでにかかることが予測される時間幅の近傍に設定される。Lは、基準位置P0から自車両2までの距離である。vは、自車両2の速度であり、車載センサ16等から取得可能である。
Further, the risk index D may be set by a combination of various state variables. The risk index D of such an example is shown in the following equation (1).
D = | (L 1 − v 1 Δt) + (L 0 − v 0 Δt) |… (1)
In the above equation (1), L 1 is the distance from the reference position P0 to the blind spot object 4 (FIG. 12). The reference position P0 is set to a position where a collision between the blind spot object 4 and the own vehicle 2 is assumed, such as the center of an intersection. Δt is a predetermined time width, and is set in the vicinity of, for example, the time width predicted that it will take for the own vehicle 2 to reach the reference position P0. L0 is the distance from the reference position P0 to the own vehicle 2. v 0 is the speed of the own vehicle 2 and can be acquired from the vehicle-mounted sensor 16 or the like.

上式(1)の危険度指数Dは、時間幅Δtの経過後に推定される、死角物体4と基準位置P0間の距離と、基準位置P0と自車両2間の距離との総和である(図12)。上式(1)によると、危険度指数Dが所定値よりも小さくなると、自車両2と死角物体4とが同時に基準位置P0に到達する可能性が充分に高いといった推定が行える。このような推定に対応する危険度の判定として、上式(1)の場合、制御部13はD=Lの場合と同様に、危険度指数Dがしきい値Vaを下回るときステップS25で「YES」に進み、下回らないとき「NO」に進んでもよい。このような危険度指数Dに対してしきい値Vaを動的に調整することにより、危険度の判定を精度良くすることができる。 The risk index D in the above equation (1) is the sum of the distance between the blind spot object 4 and the reference position P0 and the distance between the reference position P0 and the own vehicle 2 estimated after the time width Δt has elapsed (1). FIG. 12). According to the above equation (1), when the risk index D becomes smaller than the predetermined value, it can be estimated that there is a sufficiently high possibility that the own vehicle 2 and the blind spot object 4 reach the reference position P0 at the same time. As a determination of the degree of risk corresponding to such an estimation, in the case of the above equation (1), the control unit 13 performs "in step S25" in step S25 when the degree of risk index D falls below the threshold value Va, as in the case of D = L. You may proceed to "YES", and if it does not fall below, proceed to "NO". By dynamically adjusting the threshold value Va with respect to such a risk index D, it is possible to improve the accuracy of the risk determination.

また、危険度指数Dは、以下の式(2)又は式(2’)のように設定されてもよい。
D=L-vΔt …(2)
D=|L-vΔt| …(2’)
上記の各式(2),(2’)では、例えばΔt=L/vに設定される。時間幅Δtは、自車両2の速度vの変動或いは基準位置P0の見積誤差などを考慮した許容範囲内で設定されてもよい。
Further, the risk index D may be set as the following equation (2) or equation (2').
D = L 1 − v 1 Δt… (2)
D = | L 1 -v 1 Δt | ... (2')
In each of the above equations (2) and (2'), for example, Δt = L 0 / v 0 is set. The time width Δt may be set within an allowable range in consideration of the fluctuation of the speed v0 of the own vehicle 2 or the estimation error of the reference position P0.

式(2)の危険度指数Dが所定値よりも小さいとき(負値を含む)、自車両2が基準位置P0に到達する前に死角物体4が自車両2前方を横切る可能性が充分に高いと推定できる。また、式(2’)の危険度指数D(式(2)の場合の絶対値)が所定値よりも小さいとき、自車両2と死角物体4とが同時に基準位置P0に存在する可能性が充分に高いと推定できる。以上のような推定に対応して、制御部13は、式(2)又は式(2’)の危険度指数Dを用いて、式(1)の場合と同様に危険度の判定を行うことができる。 When the risk index D of the equation (2) is smaller than a predetermined value (including a negative value), there is a sufficient possibility that the blind spot object 4 crosses the front of the own vehicle 2 before the own vehicle 2 reaches the reference position P0. It can be estimated to be high. Further, when the risk index D (absolute value in the case of the equation (2)) of the equation (2') is smaller than the predetermined value, there is a possibility that the own vehicle 2 and the blind spot object 4 exist at the reference position P0 at the same time. It can be estimated to be high enough. In response to the above estimation, the control unit 13 uses the risk index D of the formula (2) or the formula (2') to determine the risk level in the same manner as in the case of the formula (1). Can be done.

また、以上のような危険度の判定処理において、しきい値Vaの緩和レベル及び通常レベルは、例えば自車両2及び死角物体4の状態に応じて、動的に変更されてもよい。例えば、上述したLが小さかったり、dv/dt又はdv/dtが大きかったり、或いは死角物体4が人間と推定される場合、危険度の判定をより厳格に行うべきと考えられる。そこで、このような場合が検知されると、制御部13は、例えば上式(1)の危険度指数Dに対して、しきい値Vaを大きくしてもよい。 Further, in the above-mentioned risk determination process, the relaxation level and the normal level of the threshold value Va may be dynamically changed according to, for example, the states of the own vehicle 2 and the blind spot object 4. For example, if the above-mentioned L 0 is small, dv 0 / dt or dv 1 / dt is large, or the blind spot object 4 is presumed to be a human being, it is considered that the degree of danger should be determined more strictly. Therefore, when such a case is detected, the control unit 13 may increase the threshold value Va with respect to the risk index D of the above equation (1), for example.

3.まとめ
以上のように、本実施形態に係る検知装置1は、移動体の一例である自車両2の周辺環境における物体を検知する。検知装置1は、検出部としてのレーダ11及びカメラ12と、制御部13とを備える。検出部11,12は、自車両2から周辺環境までの距離を示す距離情報を検出する。制御部13は、検出部11,12を制御して、検出結果を解析する。制御部13は、検出部11,12の検出結果に基づいて、周辺環境における死角を示す死角領域R1を検知し、死角領域R1の検知結果に基づいて、死角領域R1に関する危険度を判定する(S7)。制御部13は、検知された死角領域R1と自車両2の進路とが合流する合流地点(例えば交差点3)に物体(例えば前方車両5)が存在する場合、危険度の判定基準を緩和する(S24)。
3. 3. Summary As described above, the detection device 1 according to the present embodiment detects an object in the surrounding environment of the own vehicle 2, which is an example of a moving body. The detection device 1 includes a radar 11 and a camera 12 as detection units, and a control unit 13. The detection units 11 and 12 detect distance information indicating the distance from the own vehicle 2 to the surrounding environment. The control unit 13 controls the detection units 11 and 12 to analyze the detection result. The control unit 13 detects the blind spot area R1 indicating the blind spot in the surrounding environment based on the detection results of the detection units 11 and 12, and determines the degree of danger regarding the blind spot area R1 based on the detection result of the blind spot area R1. S7). When the object (for example, the vehicle in front 5) exists at the confluence point (for example, the intersection 3) where the detected blind spot region R1 and the course of the own vehicle 2 meet, the control unit 13 relaxes the criterion for determining the degree of danger (for example, the vehicle in front 5). S24).

以上の検知装置1によると、死角の合流地点に物体が存在する場合には危険度の判定基準を緩和することにより、自車両2の周辺環境における死角に対して物体を検知して危険度を判定する際に過剰な危険度の誤判定を抑制することができる。 According to the above detection device 1, when an object exists at the confluence of blind spots, the danger level is determined by detecting the object against the blind spot in the surrounding environment of the own vehicle 2 by relaxing the judgment criteria of the danger level. It is possible to suppress an excessive erroneous determination of the degree of risk when making a determination.

本実施形態の検知装置1において、制御部13は、検出部の検出結果に基づいて、死角領域R1の中の物体を検知し(S6)、死角領域R1の中の死角物体4の検知結果に応じて、危険度を判定する(S7)。これにより、死角物体4に応じた危険度を判定することができる。 In the detection device 1 of the present embodiment, the control unit 13 detects an object in the blind spot area R1 based on the detection result of the detection unit (S6), and determines the detection result of the blind spot object 4 in the blind spot area R1. Accordingly, the degree of danger is determined (S7). Thereby, the degree of danger according to the blind spot object 4 can be determined.

本実施形態の検知装置1において、レーダ11は、自車両2から周辺環境に、波の特性を有する物理信号Saを放射して、放射した物理信号Saの反射波に応じて距離情報を検出する。制御部13は、レーダ11の検出結果において、死角領域R1から到達する波の成分を含んだ波動信号Sbに基づいて、死角物体4を検知する。これにより、レーダ11からの物理信号Saにおける波の特性を活用して、自車両2から周辺環境における死角の中に存在する物体を検知することができる。活用する波は多重反射波に限らず、回折波或いは透過波を含んでもよい。 In the detection device 1 of the present embodiment, the radar 11 radiates a physical signal Sa having wave characteristics from the own vehicle 2 to the surrounding environment, and detects distance information according to the reflected wave of the radiated physical signal Sa. .. The control unit 13 detects the blind spot object 4 based on the wave signal Sb including the wave component arriving from the blind spot region R1 in the detection result of the radar 11. As a result, it is possible to detect an object existing in the blind spot in the surrounding environment from the own vehicle 2 by utilizing the characteristics of the wave in the physical signal Sa from the radar 11. The wave to be utilized is not limited to the multiple reflected wave, but may include a diffracted wave or a transmitted wave.

本実施形態の検知装置1において、制御部13は、周辺環境において死角領域R1を検知したとき、検知した死角領域R1に向けて物理信号Saを放射するように、レーダ11を制御する(S4)。これにより、死角領域R1近傍に物理信号Saを集中させ、死角領域R1の中の死角物体4から多重反射波Rb1等を得やすくすることができる。なお、レーダ11からの物理信号Saは必ずしも死角領域Raに集中させなくてもよく、例えば、レーダ11が検出可能な範囲に適時、物理信号Saを放射してもよい。 In the detection device 1 of the present embodiment, when the control unit 13 detects the blind spot area R1 in the surrounding environment, the control unit 13 controls the radar 11 so as to radiate the physical signal Sa toward the detected blind spot area R1 (S4). .. As a result, the physical signal Sa can be concentrated in the vicinity of the blind spot region R1, and the multiple reflected wave Rb1 or the like can be easily obtained from the blind spot object 4 in the blind spot region R1. The physical signal Sa from the radar 11 does not necessarily have to be concentrated in the blind spot region Ra, and for example, the physical signal Sa may be radiated to a range that can be detected by the radar 11 in a timely manner.

本実施形態の検知装置1は、周辺環境の物体構造を示す構造情報D1を記憶する記憶部14をさらに備える。制御部13は、構造情報D1を参照し、レーダ11の検出結果において死角領域R1から到達する波の成分を含んだ波動信号を解析して、死角物体4を検知する(S6)。構造情報D1を用いることにより、死角物体4の検知を精度良くすることができる。 The detection device 1 of the present embodiment further includes a storage unit 14 that stores structural information D1 indicating the object structure of the surrounding environment. The control unit 13 refers to the structural information D1 and analyzes a wave signal including a wave component arriving from the blind spot region R1 in the detection result of the radar 11 to detect the blind spot object 4 (S6). By using the structural information D1, it is possible to improve the detection of the blind spot object 4 with high accuracy.

本実施形態の検知装置1において、制御部13は、カメラ12の検出結果に基づき構造情報D1を生成して、記憶部14に保持する(S2)。構造情報D1を逐次、生成して、死角物体4を精度良く検知することができる。 In the detection device 1 of the present embodiment, the control unit 13 generates structural information D1 based on the detection result of the camera 12 and holds it in the storage unit 14 (S2). The structural information D1 can be sequentially generated to accurately detect the blind spot object 4.

本実施形態の検知装置1において、制御部13は、死角物体4の検知結果に基づいて、危険度に対応する危険度指数Dを算出し(S21)、算出した危険度指数Dとしきい値Vaとを比較して、危険度を判定する(S25)。制御部13は、交差点3等の合流地点に物体が存在する場合、危険度の判定基準を緩和するようにしきい値Vaを調整する(S22,S24)。しきい値Vaの調整により、過剰な危険度の誤判定を簡単に抑制できる。 In the detection device 1 of the present embodiment, the control unit 13 calculates the risk index D corresponding to the risk level based on the detection result of the blind spot object 4 (S21), and the calculated risk level index D and the threshold value Va. The degree of danger is determined by comparing with (S25). When an object exists at a confluence such as an intersection 3, the control unit 13 adjusts the threshold value Va so as to relax the criterion for determining the degree of danger (S22, S24). By adjusting the threshold value Va, it is possible to easily suppress an excessive misjudgment of the degree of danger.

本実施形態の検知装置1において、制御部13は、検出部の検出結果に基づいて、合流地点に物体が存在するか否かを判断し(S22)、合流地点に物体が存在すると判断したとき(S22でYES)、危険度の判定基準を緩和する(S24)。当該判断により、過剰な危険度の誤判定を適確に抑制できる。 In the detection device 1 of the present embodiment, when the control unit 13 determines whether or not an object exists at the confluence point based on the detection result of the detection unit (S22), and determines that an object exists at the confluence point. (YES in S22), the criteria for determining the degree of risk are relaxed (S24). Based on this judgment, it is possible to appropriately suppress an excessive misjudgment of the degree of risk.

本実施形態の検知装置1において、検出部は、カメラ12、レーダ11、及びナビゲーション機器15のうちの少なくとも一つを含む。各種検出部によって距離情報を検出し、自車両2の周辺監視を行うことができる。 In the detection device 1 of the present embodiment, the detection unit includes at least one of a camera 12, a radar 11, and a navigation device 15. It is possible to detect the distance information by various detection units and monitor the periphery of the own vehicle 2.

本実施形態に係る移動体システムは、検知装置1と、車両制御装置20とを備える。車両制御装置20は、自車両2に搭載され、検知装置1による危険度の判定結果に応じた動作を実行する。移動体システムは、検知装置1により、自車両2の周辺環境における死角に対して物体を検知して危険度を判定する際に過剰な危険度の誤判定を抑制することができる。 The mobile system according to the present embodiment includes a detection device 1 and a vehicle control device 20. The vehicle control device 20 is mounted on the own vehicle 2 and executes an operation according to a determination result of a degree of danger by the detection device 1. The mobile system can suppress an excessive erroneous determination of the degree of danger when detecting an object with respect to a blind spot in the surrounding environment of the own vehicle 2 and determining the degree of danger by the detection device 1.

本実施形態に係る検知方法は、自車両2等の移動体の進路を含む周辺環境における物体を検知する方法である。本方法は、検出部が、移動体から周辺環境までの距離を示す距離情報を検出するステップS1,S2を含む。本方法は、制御部13が、検出部の検出結果に基づいて、周辺環境における死角を示す死角領域R1を検知するステップS3~S6と、死角領域R1の検知結果に基づいて、死角領域R1に関する危険度を判定するステップS7とを含む。さらに、本方法は、死角領域R1と移動体の進路とが合流する合流地点に物体が存在する場合、制御部13は、危険度の判定基準を緩和するステップS24を含む。 The detection method according to the present embodiment is a method for detecting an object in the surrounding environment including the path of a moving body such as the own vehicle 2. The method includes steps S1 and S2 in which the detection unit detects distance information indicating the distance from the moving body to the surrounding environment. In this method, the control unit 13 relates to the blind spot area R1 based on the detection results of the blind spot area R1 and the steps S3 to S6 in which the control unit 13 detects the blind spot area R1 indicating the blind spot in the surrounding environment based on the detection result of the detection unit. It includes step S7 for determining the degree of danger. Further, in the present method, when the object exists at the confluence point where the blind spot region R1 and the path of the moving body meet, the control unit 13 includes a step S24 for relaxing the criterion for determining the degree of danger.

本実施形態において、以上の検知方法を制御部13に実行させるためのプログラムが提供される。本実施形態の検知方法によると、自車両2等の移動体の周辺環境における死角に対して物体を検知して危険度を判定する際に過剰な危険度の誤判定を抑制することができる。 In the present embodiment, a program for causing the control unit 13 to execute the above detection method is provided. According to the detection method of the present embodiment, it is possible to suppress an excessive erroneous determination of the degree of danger when detecting an object with respect to a blind spot in the surrounding environment of a moving body such as the own vehicle 2 and determining the degree of danger.

(他の実施形態)
上記の実施形態1では、死角物体4の検知に多重反射波を活用したが、多重反射波に限らず、例えば回折波が活用されてもよい。本変形例について、図13を用いて説明する。
(Other embodiments)
In the above-described first embodiment, the multiple reflected wave is utilized for detecting the blind spot object 4, but the multiple reflected wave is not limited to the multiple reflected wave, and for example, a diffracted wave may be utilized. This modification will be described with reference to FIG.

図13では、レーダ11からの物理信号Saが遮蔽壁31において回折し、死角物体4に到達している。また、死角物体4における反射波は、遮蔽壁31において回折し、回折波Sb2として自車両2に戻って来ている。例えば、本実施形態の制御部13は、図4のステップS4において、遮蔽壁31で回り込みを生じるように、レーダ11からの放射する物理信号Saの波長および方位を制御する。 In FIG. 13, the physical signal Sa from the radar 11 is diffracted on the shielding wall 31 and reaches the blind spot object 4. Further, the reflected wave in the blind spot object 4 is diffracted by the shielding wall 31 and returned to the own vehicle 2 as the diffracted wave Sb2. For example, the control unit 13 of the present embodiment controls the wavelength and direction of the physical signal Sa radiated from the radar 11 so as to cause wraparound at the shielding wall 31 in step S4 of FIG.

例えば可視光よりも波長が大きい物理信号Saを用いることによって、直進性の高い可視光等では各種の遮蔽物の存在により幾何学的に到達し得ない領域にも、信号を到達させることができる。また、死角物体4となり得る車両や人間などは通常丸みを帯びた形状をしていること等から、当該信号は完全反射的な経路だけではなく、放射された自車両2が存在する方向へも反射する。このような反射波が遮蔽壁31に対して回折現象を起こして伝搬することにより、解析対象の信号成分として回折波Sb2をレーダ11に受信させることができる。 For example, by using a physical signal Sa having a wavelength larger than that of visible light, it is possible to make the signal reach a region that cannot be geometrically reached due to the presence of various obstacles such as visible light having high straightness. .. In addition, since vehicles and humans that can be blind spot objects 4 usually have a rounded shape, the signal is not only in a completely reflective path but also in the direction in which the radiated own vehicle 2 exists. reflect. When such a reflected wave causes a diffraction phenomenon with respect to the shielding wall 31 and propagates, the diffracted wave Sb2 can be received by the radar 11 as a signal component to be analyzed.

回折波Sb2の信号成分は死角物体4までの伝搬経路の情報と移動速度に応じたドップラー情報を有している。よって、同信号成分を信号解析することにより、実施形態1と同様に、信号成分の伝搬時間、位相及び周波数の情報から死角物体4の位置及び速度を計測可能である。この際、回折波Sb2の伝搬経路も、遮蔽壁31までの距離或いは各種の構造情報D1により、推定可能である。また、多重反射と回折が組み合わされた伝搬経路も適宜、推定でき、このような波の信号成分が解析されてもよい。 The signal component of the diffracted wave Sb2 has information on the propagation path to the blind spot object 4 and Doppler information according to the moving speed. Therefore, by signal-analyzing the signal component, the position and speed of the blind spot object 4 can be measured from the information on the propagation time, phase, and frequency of the signal component, as in the first embodiment. At this time, the propagation path of the diffracted wave Sb2 can also be estimated from the distance to the shielding wall 31 or various structural information D1. Further, a propagation path in which multiple reflections and diffractions are combined can be appropriately estimated, and the signal component of such a wave may be analyzed.

上記の各実施形態では、レーダ11とカメラ12等とにより検出部及び測距部が別体で構成される例を説明したが、検出部及び測距部は、一体的に構成されてもよい。本変形例について、図14を用いて説明する。 In each of the above embodiments, an example in which the detection unit and the distance measuring unit are separately configured by the radar 11 and the camera 12 or the like has been described, but the detection unit and the distance measuring unit may be integrally configured. .. This modification will be described with reference to FIG.

図14は、検知装置1の変形例を説明するためのフローチャートである。実施形態1の検知装置1は、カメラ12により周辺監視を行った(図4のS1~S3)。本変形例の検知装置1は、レーダ11によって、図4のS1~S3と同様の周辺監視を行う(S1A~S3A)。 FIG. 14 is a flowchart for explaining a modification of the detection device 1. The detection device 1 of the first embodiment monitors the periphery by the camera 12 (S1 to S3 in FIG. 4). The detection device 1 of this modification performs peripheral monitoring similar to S1 to S3 in FIG. 4 by the radar 11 (S1A to S3A).

また、本変形例において死角が発見されると(S3AでYES)、制御部13は、例えばレーダ11の帯域を切替え制御し、死角で回り込みし易い帯域を用いる(S4A)。この場合、ステップS6では回折波を活用した信号解析が行われる。一方、ステップS1A~S3Aでは、直線性が高い帯域を用いて、レーダ11の周辺監視における解像度を良くすることができる。 Further, when a blind spot is found in this modification (YES in S3A), the control unit 13 switches and controls the band of the radar 11, for example, and uses a band that easily wraps around in the blind spot (S4A). In this case, in step S6, signal analysis utilizing the diffracted wave is performed. On the other hand, in steps S1A to S3A, it is possible to improve the resolution in peripheral monitoring of the radar 11 by using a band having high linearity.

また、上記の各実施形態では、検出部の一例をしてレーダ11、カメラ12及びナビゲーション機器15を説明した。本実施形態の検出部はこれらに限らず、例えばLIDARであってもよい。検出部から放射する物理信号Saは、例えば赤外線であってもよい。また、検出部は、ソナーであってもよく、物理信号Saとして超音波を放射してもよい。これらの場合、検出部が受信する波動信号Sbは、対応する物理信号Saと同様に設定される。 Further, in each of the above embodiments, the radar 11, the camera 12, and the navigation device 15 have been described as an example of the detection unit. The detection unit of the present embodiment is not limited to these, and may be, for example, LIDAR. The physical signal Sa radiated from the detection unit may be, for example, infrared rays. Further, the detection unit may be a sonar or may emit ultrasonic waves as a physical signal Sa. In these cases, the wave signal Sb received by the detection unit is set in the same manner as the corresponding physical signal Sa.

また、上記の各実施形態では、レーダ11及びカメラ12が自車両2前方に向けて設置される例を説明したが、レーダ11等の設置位置は特に限定されない。例えば、レーダ11等は、自車両2後方に向けて配置されてもよく、例えば移動体システムは駐車支援に用いられてもよい。 Further, in each of the above embodiments, the example in which the radar 11 and the camera 12 are installed toward the front of the own vehicle 2 has been described, but the installation position of the radar 11 and the like is not particularly limited. For example, the radar 11 and the like may be arranged toward the rear of the own vehicle 2, and for example, the moving body system may be used for parking support.

また、上記の各実施形態において、検知装置1は、検出部からの物理信号Saによる波の特性を活用して、死角物体4の検知を行った。本実施形態において、死角物体4を検知する方法は、必ずしも上記の方法に限らず、各種の方法を採用してもよい。死角領域R1の中の物体4が各種の情報に基づき推定されてもよい。この場合であっても、推定結果に対して危険度の判定処理を、上記各実施形態と同様に行うことができる。 Further, in each of the above embodiments, the detection device 1 detects the blind spot object 4 by utilizing the characteristics of the wave generated by the physical signal Sa from the detection unit. In the present embodiment, the method for detecting the blind spot object 4 is not necessarily limited to the above method, and various methods may be adopted. The object 4 in the blind spot region R1 may be estimated based on various information. Even in this case, the risk determination process for the estimation result can be performed in the same manner as in each of the above embodiments.

また、上記の各実施形態において、検知装置1は、死角物体4の検知を行った。本実施形態の検知装置1は、死角物体4の検知を行わずに、死角に関する危険度の判定を行ってもよい。例えば、危険度の判定処理は、死角領域R1の検出結果を用いて行われてもよく、検出された死角領域R1のサイズ、形状あるいは位置関係などの各種情報に基づき適宜、危険度指数Dが算出されてもよい。この場合であっても、死角の合流地点における物体の存在に応じて危険度の判定基準を緩和することにより、危険度の誤判定を抑制できる。例えば、特に検知されていない死角物体4が仮に存在したとしても、前方車両5等により注意喚起された状態を結果的に反映して、過剰な警告等を回避できる。 Further, in each of the above embodiments, the detection device 1 detects the blind spot object 4. The detection device 1 of the present embodiment may determine the degree of danger regarding the blind spot without detecting the blind spot object 4. For example, the risk determination process may be performed using the detection result of the blind spot region R1, and the risk index D may be appropriately determined based on various information such as the size, shape, or positional relationship of the detected blind spot region R1. It may be calculated. Even in this case, by relaxing the criteria for determining the degree of danger according to the presence of the object at the confluence of the blind spots, it is possible to suppress the erroneous determination of the degree of danger. For example, even if an undetected blind spot object 4 exists, it is possible to avoid an excessive warning or the like by reflecting the state of being alerted by the vehicle in front 5 or the like as a result.

また、上記の各実施形態では、移動体の一例として自動車を例示した。検知装置1が搭載される移動体は、特に自動車に限定されず、例えばAGVであってもよい。例えば、検知装置1は、AGVの自動走行時に周辺監視を行い、死角中の物体を検知してもよい。 Further, in each of the above embodiments, an automobile is exemplified as an example of a moving body. The moving body on which the detection device 1 is mounted is not particularly limited to an automobile, and may be, for example, an AGV. For example, the detection device 1 may monitor the surroundings during the automatic traveling of the AGV and detect an object in the blind spot.

(付記)
以上のように、本開示の各種実施形態について説明したが、本開示は上記の内容に限定されるものではなく、技術的思想が実質的に同一の範囲内で種々の変更を行うことができる。以下、本開示に係る各種態様を付記する。
(Additional note)
As described above, the various embodiments of the present disclosure have been described, but the present disclosure is not limited to the above contents, and various changes can be made within substantially the same technical idea. .. Hereinafter, various aspects of the present disclosure will be added.

本開示に係る第1の態様は、移動体(2)の進路を含む周辺環境における物体を検知する検知装置である。前記検知装置は、検出部(11,12)と、制御部(13)とを備える。前記検出部は、前記移動体から前記周辺環境までの距離を示す距離情報を検出する。前記制御部は、前記検出部を制御する。前記制御部は、前記検出部の検出結果に基づいて、前記周辺環境における死角を示す死角領域を検知し(S3)、前記死角領域の検知結果に基づいて、前記死角領域に関する危険度を判定する(S7)。前記制御部は、検知された死角領域と前記移動体の進路とが合流する合流地点に物体が存在する場合、前記危険度の判定基準を緩和する(S24)。 The first aspect according to the present disclosure is a detection device that detects an object in the surrounding environment including the path of the moving body (2). The detection device includes a detection unit (11, 12) and a control unit (13). The detection unit detects distance information indicating the distance from the moving body to the surrounding environment. The control unit controls the detection unit. The control unit detects a blind spot region indicating a blind spot in the surrounding environment based on the detection result of the detection unit (S3), and determines the degree of danger regarding the blind spot region based on the detection result of the blind spot region. (S7). When the object exists at the confluence point where the detected blind spot region and the path of the moving body meet, the control unit relaxes the criterion for determining the degree of danger (S24).

第2の態様では、第1の態様の検知装置において、前記制御部は、前記検出部の検出結果に基づいて、前記死角領域の中の物体を検知し(S6)、前記死角領域の中の物体の検知結果に応じて、前記危険度を判定する(S7)。 In the second aspect, in the detection device of the first aspect, the control unit detects an object in the blind spot region based on the detection result of the detection unit (S6), and the control unit in the blind spot region. The degree of danger is determined according to the detection result of the object (S7).

第3の態様では、第2の態様の検知装置において、前記検出部は、前記移動体から前記周辺環境に、波の特性を有する物理信号を放射して、放射した物理信号の反射波に応じて前記距離情報を検出する。前記制御部は、前記検出部の検出結果において、前記死角領域から到達する波の成分を含んだ波動信号に基づいて、前記死角領域の中の物体を検知する。 In the third aspect, in the detection device of the second aspect, the detection unit radiates a physical signal having wave characteristics from the moving body to the surrounding environment, and responds to the reflected wave of the radiated physical signal. The distance information is detected. The control unit detects an object in the blind spot region based on a wave signal including a wave component arriving from the blind spot region in the detection result of the detection unit.

第4の態様では、第3の態様の検知装置において、前記制御部は、前記周辺環境において前記死角領域を検知したとき、検知した死角領域に向けて前記物理信号を放射するように、前記検出部を制御する(S4)。 In the fourth aspect, in the detection device of the third aspect, when the control unit detects the blind spot area in the surrounding environment, the detection unit emits the physical signal toward the detected blind spot area. The unit is controlled (S4).

第5の態様では、第3又は第4の態様の検知装置において、前記周辺環境の物体構造を示す構造情報(D1)を記憶する記憶部(14)をさらに備える。前記制御部は、前記構造情報を参照し、前記検出部の検出結果において前記死角領域から到達する波の成分を含んだ波動信号を解析して、前記死角領域中の物体を検知する(S6)。 In the fifth aspect, the detection device of the third or fourth aspect further includes a storage unit (14) for storing structural information (D1) indicating the object structure of the surrounding environment. The control unit refers to the structural information, analyzes a wave signal including a wave component arriving from the blind spot region in the detection result of the detection unit, and detects an object in the blind spot region (S6). ..

第6の態様では、第2~第5のいずれかの態様の検知装置において、前記制御部は、前記死角領域の中の物体の検知結果に基づいて、前記危険度に対応する危険度指数(D)を算出し(S21)、算出した危険度指数としきい値とを比較して、前記危険度を判定する(S25)。前記制御部は、前記合流地点に物体が存在する場合、前記危険度の判定基準を緩和するように前記しきい値を調整する(S22,S24)。 In the sixth aspect, in the detection device according to any one of the second to fifth aspects, the control unit has a risk index (a risk index corresponding to the risk level) based on the detection result of an object in the blind spot region. D) is calculated (S21), and the calculated risk index is compared with the threshold value to determine the risk (S25). When an object is present at the confluence, the control unit adjusts the threshold value so as to relax the criterion for determining the degree of danger (S22, S24).

第7の態様では、第1~第6のいずれかの態様の検知装置において、前記制御部は、前記検出部の検出結果に基づいて、前記合流地点に物体が存在するか否かを判断し、前記合流地点に物体が存在すると判断したとき、前記危険度の判定基準を緩和する。 In the seventh aspect, in the detection device of any one of the first to sixth aspects, the control unit determines whether or not an object exists at the confluence point based on the detection result of the detection unit. When it is determined that an object exists at the confluence, the criterion for determining the degree of danger is relaxed.

第8の態様では、第1~第7のいずれかの態様の検知装置において、前記検出部は、カメラ、レーダ、LIDAR、及びナビゲーション機器のうちの少なくとも一つを含む。 In the eighth aspect, in the detection device of any one of the first to seventh aspects, the detection unit includes at least one of a camera, a radar, a lidar, and a navigation device.

第9の態様は、第1~第8のいずれかの態様の検知装置と、制御装置(20)とを備える移動体システムである。前記制御装置は、前記移動体に搭載され、前記検知装置による前記危険度の判定結果に応じた動作を実行する。 A ninth aspect is a mobile system including the detection device according to any one of the first to eighth aspects and the control device (20). The control device is mounted on the moving body and executes an operation according to the determination result of the degree of danger by the detection device.

第10の態様は、移動体(2)の進路を含む周辺環境における物体を検知する検知方法である。本方法は、検出部が、前記移動体から前記周辺環境までの距離を示す距離情報を検出するステップ(S1,S2)を含む。本方法は、制御部(13)が、前記検出部の検出結果に基づいて、前記周辺環境における死角を示す死角領域(R1)を検知するステップ(S3)と、前記死角領域の検知結果に基づいて、前記死角領域に関する危険度を判定するステップ(S7)とを含む。さらに、本方法は、前記死角領域と前記移動体の進路とが合流する合流地点に物体が存在する場合、前記制御部は、前記危険度の判定基準を緩和するステップ(S24)を含む。 A tenth aspect is a detection method for detecting an object in the surrounding environment including the path of the moving body (2). The method includes steps (S1, S2) in which the detection unit detects distance information indicating the distance from the moving body to the surrounding environment. In this method, the control unit (13) is based on the step (S3) of detecting the blind spot region (R1) indicating the blind spot in the surrounding environment based on the detection result of the detection unit, and the detection result of the blind spot region. The step (S7) for determining the degree of danger with respect to the blind spot region is included. Further, in the present method, when an object exists at a confluence point where the blind spot region and the path of the moving body meet, the control unit includes a step (S24) of relaxing the determination criterion of the degree of danger.

第11の態様は、第10の態様の検知方法を制御部に実行させるためのプログラムである。 The eleventh aspect is a program for causing the control unit to execute the detection method of the tenth aspect.

1 検知装置
11 レーダ
12 カメラ
13 制御部
14 記憶部
15ナビゲーション機器
2 自車両
20 車両制御装置
1 Detection device 11 Radar 12 Camera 13 Control unit 14 Storage unit 15 Navigation equipment 2 Own vehicle 20 Vehicle control device

Claims (11)

移動体の進路を含む周辺環境における物体を検知する検知装置であって、
前記移動体から前記周辺環境までの距離を示す距離情報を検出する検出部と、
前記検出部を制御する制御部とを備え、
前記制御部は、
前記検出部の検出結果に基づいて、前記周辺環境における死角を示す死角領域を検知し、
前記死角領域の検知結果に基づいて、前記死角領域の中に位置する第1物体に関する危険度を判定し、
前記制御部は、検知された死角領域と前記移動体の進路とが合流する合流地点に位置する第2物体が存在する場合、前記第1物体に関する前記危険度の判定基準を、前記第2物体が存在しない場合よりも緩和する
検知装置。
A detection device that detects objects in the surrounding environment, including the path of a moving object.
A detection unit that detects distance information indicating the distance from the moving body to the surrounding environment, and
A control unit that controls the detection unit is provided.
The control unit
Based on the detection result of the detection unit, the blind spot area indicating the blind spot in the surrounding environment is detected.
Based on the detection result of the blind spot area , the degree of danger regarding the first object located in the blind spot area is determined.
When there is a second object located at the confluence where the detected blind spot region and the path of the moving body meet, the control unit determines the degree of danger of the first object as the second object. A detector that relaxes more than if it does not exist .
前記制御部は、
前記検出部の検出結果に基づいて、前記死角領域の中の前記第1物体を検知し、
前記死角領域の中の前記第1物体の検知結果と、前記合流地点における前記第2物体の有無に応じた前記判定基準とに基づいて、前記第1物体に関する前記危険度を判定する
請求項1に記載の検知装置。
The control unit
Based on the detection result of the detection unit, the first object in the blind spot region is detected.
Claim 1 for determining the degree of danger of the first object based on the detection result of the first object in the blind spot region and the determination criteria according to the presence or absence of the second object at the confluence. The detection device described in.
前記検出部は、前記移動体から前記周辺環境に、波の特性を有する物理信号を放射して、放射した物理信号の反射波に応じて前記距離情報を検出し、
前記制御部は、前記検出部の検出結果において、前記死角領域から到達する波の成分を含んだ波動信号を解析して、前記死角領域の中の前記第1物体を検知する
請求項2に記載の検知装置。
The detection unit radiates a physical signal having wave characteristics from the moving body to the surrounding environment, and detects the distance information according to the reflected wave of the radiated physical signal.
The second aspect of the present invention, wherein the control unit analyzes a wave signal including a wave component arriving from the blind spot region in the detection result of the detection unit to detect the first object in the blind spot region. Detection device.
前記制御部は、前記周辺環境において前記死角領域を検知したとき、検知した死角領域に向けて前記物理信号を放射するように、前記検出部を制御する
請求項3に記載の検知装置。
The detection device according to claim 3, wherein the control unit controls the detection unit so as to radiate the physical signal toward the detected blind spot region when the blind spot region is detected in the surrounding environment.
前記周辺環境の物体構造を示す構造情報を記憶する記憶部をさらに備え、
前記制御部は、前記構造情報を参照し、前記波動信号において前記物体構造における反射及び/又は回折を介して前記死角領域から到達する波の成分を解析して、前記死角領域中の前記第1物体を検知する
請求項3又は4に記載の検知装置。
Further, a storage unit for storing structural information indicating the object structure of the surrounding environment is provided.
The control unit refers to the structural information, analyzes the component of the wave arriving from the blind spot region via reflection and / or diffraction in the object structure in the wave signal , and analyzes the component of the wave arriving from the blind spot region, and the first unit in the blind spot region. 1 The detection device according to claim 3 or 4, which detects an object.
前記制御部は、
前記死角領域の中の前記第1物体の検知結果に基づいて、前記危険度に対応する危険度指数を算出し、
算出した危険度指数としきい値とを比較して、前記危険度を判定し、
前記制御部は、前記合流地点に前記第2物体が存在する場合、前記危険度の判定基準を緩和するように前記しきい値を調整する
請求項2~5のいずれか1項に記載の検知装置。
The control unit
Based on the detection result of the first object in the blind spot region, the risk index corresponding to the risk is calculated.
The calculated risk index is compared with the threshold value to determine the risk, and the risk is determined.
The detection according to any one of claims 2 to 5, wherein the control unit adjusts the threshold value so as to relax the determination criterion of the degree of danger when the second object is present at the confluence. Device.
前記制御部は、前記検出部の検出結果に基づいて、前記合流地点に前記第2物体が存在するか否かを判断し、
前記合流地点に前記第2物体が存在しないと判断したとき、前記危険度の判定基準を緩和せず、
前記合流地点に前記第2物体が存在すると判断したとき、前記危険度の判定基準を緩和する
請求項1~6のいずれか1項に記載の検知装置。
The control unit determines whether or not the second object exists at the confluence based on the detection result of the detection unit.
When it is determined that the second object does not exist at the confluence, the criteria for determining the degree of danger are not relaxed.
The detection device according to any one of claims 1 to 6, wherein when it is determined that the second object exists at the confluence, the criterion for determining the degree of danger is relaxed.
前記検出部は、レーダ、LIDAR、カメラ及びナビゲーション機器のうちの少なくとも一つを含む
請求項1~7のいずれか1項に記載の検知装置。
The detection device according to any one of claims 1 to 7, wherein the detection unit includes at least one of a radar, a lidar, a camera, and a navigation device.
請求項1~8のいずれか1項に記載の検知装置と、
前記移動体に搭載され、前記検知装置による前記危険度の判定結果に応じた動作を実行する制御装置と
を備える移動体システム。
The detection device according to any one of claims 1 to 8, and the detection device.
A moving body system including a control device mounted on the moving body and performing an operation according to a determination result of the degree of danger by the detection device.
移動体の進路を含む周辺環境における物体を検知する検知方法であって、
検出部が、前記移動体から前記周辺環境までの距離を示す距離情報を検出するステップと、
制御部が、前記検出部の検出結果に基づき、前記周辺環境における死角を示す死角領域を検知するステップと、
前記制御部が、前記死角領域の検知結果に基づいて、前記死角領域の中に位置する第1物体に関する危険度を判定するステップとを含み、さらに
前記死角領域と前記移動体の進路とが合流する合流地点に位置する第2物体が存在する場合、前記制御部は、前記第1物体に関する前記危険度の判定基準を、前記第2物体が存在しない場合よりも緩和するステップを含む
検知方法。
It is a detection method that detects an object in the surrounding environment including the course of a moving object.
A step in which the detection unit detects distance information indicating the distance from the moving body to the surrounding environment, and
A step in which the control unit detects a blind spot area indicating a blind spot in the surrounding environment based on the detection result of the detection unit.
The control unit includes a step of determining the degree of danger of a first object located in the blind spot region based on the detection result of the blind spot region, and further, the blind spot region and the course of the moving body merge. When there is a second object located at the confluence, the control unit includes a step of relaxing the criterion for determining the degree of danger of the first object as compared with the case where the second object does not exist .
請求項10に記載の検知方法を制御部に実行させるためのプログラム。 A program for causing the control unit to execute the detection method according to claim 10.
JP2018190259A 2018-10-05 2018-10-05 Detection device, mobile system, and detection method Active JP7070307B2 (en)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2018190259A JP7070307B2 (en) 2018-10-05 2018-10-05 Detection device, mobile system, and detection method
PCT/JP2019/009926 WO2020070908A1 (en) 2018-10-05 2019-03-12 Detection device, moving body system, and detection method

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2018190259A JP7070307B2 (en) 2018-10-05 2018-10-05 Detection device, mobile system, and detection method

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2020060863A JP2020060863A (en) 2020-04-16
JP7070307B2 true JP7070307B2 (en) 2022-05-18

Family

ID=70055353

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2018190259A Active JP7070307B2 (en) 2018-10-05 2018-10-05 Detection device, mobile system, and detection method

Country Status (2)

Country Link
JP (1) JP7070307B2 (en)
WO (1) WO2020070908A1 (en)

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006349456A (en) 2005-06-15 2006-12-28 Denso Corp Vehicle-borne radar device and vehicle control system
WO2012033173A1 (en) 2010-09-08 2012-03-15 株式会社豊田中央研究所 Moving-object prediction device, virtual-mobile-object prediction device, program, mobile-object prediction method, and virtual-mobile-object prediction method
JP2013156794A (en) 2012-01-30 2013-08-15 Hitachi Consumer Electronics Co Ltd Collision risk prediction device for vehicle
JP2015230566A (en) 2014-06-04 2015-12-21 トヨタ自動車株式会社 Driving support device
JP2018101295A (en) 2016-12-20 2018-06-28 トヨタ自動車株式会社 Object detection device
WO2019008716A1 (en) 2017-07-06 2019-01-10 マクセル株式会社 Non-visible measurement device and non-visible measurement method
WO2019044185A1 (en) 2017-08-28 2019-03-07 株式会社デンソー Video output device, video generation program, and non-transitory tangible computer-readable medium

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006349456A (en) 2005-06-15 2006-12-28 Denso Corp Vehicle-borne radar device and vehicle control system
WO2012033173A1 (en) 2010-09-08 2012-03-15 株式会社豊田中央研究所 Moving-object prediction device, virtual-mobile-object prediction device, program, mobile-object prediction method, and virtual-mobile-object prediction method
JP2013156794A (en) 2012-01-30 2013-08-15 Hitachi Consumer Electronics Co Ltd Collision risk prediction device for vehicle
JP2015230566A (en) 2014-06-04 2015-12-21 トヨタ自動車株式会社 Driving support device
JP2018101295A (en) 2016-12-20 2018-06-28 トヨタ自動車株式会社 Object detection device
WO2019008716A1 (en) 2017-07-06 2019-01-10 マクセル株式会社 Non-visible measurement device and non-visible measurement method
WO2019044185A1 (en) 2017-08-28 2019-03-07 株式会社デンソー Video output device, video generation program, and non-transitory tangible computer-readable medium

Also Published As

Publication number Publication date
WO2020070908A1 (en) 2020-04-09
JP2020060863A (en) 2020-04-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP7067400B2 (en) Detection device, mobile system, and detection method
JP6958537B2 (en) Detection device, mobile system, and detection method
JP7111181B2 (en) DETECTION DEVICE, MOBILE SYSTEM, AND DETECTION METHOD
JP6531903B2 (en) Object detection device
CN111483457A (en) Apparatus, system and method for collision avoidance
JP2014227000A (en) Vehicle control device, method and program
US20180252803A1 (en) Road clutter mitigation
JP6668472B2 (en) Method, controller, driver assistance system, and powered vehicle for capturing surrounding area of powered vehicle with object classification
JP7028139B2 (en) Notification device and notification method
JP7070307B2 (en) Detection device, mobile system, and detection method
JP7063208B2 (en) Detection device, mobile system, and detection method
US20220050196A1 (en) Method and apparatus for processing cfar of sensor data
KR20130067648A (en) System for sensing crush of a vehicle and method thereof
JP2011220860A (en) Obstacle detection device
JP2011220780A (en) Obstacle detection device

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20201211

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20210914

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20211110

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20220405

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20220418

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7070307

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150