JP7208112B2 - 物体検出装置 - Google Patents

Description

本開示は、レーダ装置を用いて物体を検出する物体検出装置に関する。

特許文献１には、３つ以上の受信センサによって受信された電波の到来時間差を用いて電波源を検出する装置が記載されている。

特開２０１４－４４１６０号公報

三辺測位では、一般的に、複数のレーダ装置で囲まれた領域内に存在する物体について高精度な測位結果が得られる。しかし、三辺測位では、複数のレーダ装置で囲まれた領域の外側に存在する物体について、物体が存在する方位の検出精度が低下する。

本開示は、レーダ装置が存在する領域の外側に存在する物体の方位検出精度を向上させることを目的とする。

本開示の一態様は、距離データ取得部（Ｓ２０，Ｓ１００）と、評価点設定部（Ｓ５０）と、評価値算出部（Ｓ７０～Ｓ９０，Ｓ１１０，Ｓ１２０，Ｓ１４０～Ｓ２１０，Ｓ２５０～Ｓ２７０）と、存在判断部（Ｓ２８０）とを備える物体検出装置（６）である。

距離データ取得部は、少なくとも１つのレーダ装置（２，３，４，５）から、互いに異なる送受信位置からレーダ波を送受信することにより検出された反射点距離を示す複数の距離データを取得するように構成される。少なくとも１つのレーダ装置は、レーダ波を送信して物体で反射したレーダ波を受信することによって、レーダ波を反射した反射点までの反射点距離を検出する。

評価点設定部は、メイン距離データに対応するレーダ装置の位置を中心とし且つメイン距離データが示す反射点距離を半径とする円上に、複数の評価点を設定するように構成される。メイン距離データは、送受信位置が互いに異なる複数の距離データのうち１つの距離データである。

評価値算出部は、複数の評価点のそれぞれについて、評価点の位置とサブ距離データに対応するレーダ装置の位置との間の距離と、サブ距離データが示す反射点距離であるサブ距離との比較に基づいて、評価点に物体が存在する確からしさを表す評価値を算出するように構成される。サブ距離データは、送受信位置が互いに異なる複数の距離データのうちメイン距離データ以外の距離データである。

存在判断部は、評価値算出部により算出された評価値に基づいて、複数の評価点のそれぞれについて、評価点に物体が存在するか否かを判断するように構成される。
このように構成された本開示の物体検出装置は、メイン距離データが示す反射点距離を半径とする円（以下、メイン距離円）上に設定された複数の評価点のそれぞれについて、評価値に基づいて、評価点に物体が存在するか否かを判断する。

評価値は、評価点の位置とサブ距離データに対応するレーダ装置の位置との間の距離（以下、評価点‐サブレーダ間距離）と、サブ距離との比較に基づいて算出される。評価点に物体が存在する場合には、評価点‐サブレーダ間距離とサブ距離とが一致する。このため、評価点‐サブレーダ間距離とサブ距離との比較により、評価点に物体が存在する確からしさを表す評価値を算出することが可能である。

そして、複数の評価点はメイン距離円上に設定されているため、物体が存在する評価点を特定することにより、物体が存在する方位を特定することができる。さらに、メイン距離円は、レーダ装置が存在する領域の外側に設定される。そして、メイン距離円上に設定する評価点を多くするほど、物体が存在する方位を精度良く検出することが可能となる。これにより、本開示の物体検出装置は、レーダ装置が存在する領域の外側に存在する物体の方位検出精度を向上させることができる。

物体検出システムの構成を示すブロック図である。 レーダ装置の設置位置を示す図である。 物体検出処理の前半部分を示すフローチャートである。 物体検出処理の後半部分を示すフローチャートである。 評価点の設定方法を示す図である。 距離誤差の算出方法を示す図である。 評価点と反射点とが一致している状況を示す図である。 車両の後方を検出した結果を示す図である。 球座標系による評価点の配置を示す図である。 ｉｃｏｓｐｈｅｒｅによる評価点の配置を示す図である。

以下に本開示の実施形態を図面とともに説明する。
本実施形態の物体検出システム１は、車両に搭載され、図１に示すように、レーダ装置２，３，４，５と、物体検出装置６とを備える。

レーダ装置２，３，４，５は、図２に示すように、物体検出システム１を搭載した車両ＶＨの後側に取り付けられているバンパ内に車幅方向に沿って設置されている。
レーダ装置２，３，４，５は、車両ＶＨの後方に向けてレーダ波を送信し、物体で反射したレーダ波を受信することにより、レーダ波を反射した反射点までの距離（以下、反射点距離）を検出し、検出結果を示す距離データを出力する。レーダ装置２，３，４，５は、検出した反射点の数に応じて、１または複数の距離データを出力する。

物体検出装置６は、図１に示すように、ＣＰＵ１１、ＲＯＭ１２およびＲＡＭ１３等を備えた周知のマイクロコンピュータを中心に構成された電子制御装置である。マイクロコンピュータの各種機能は、ＣＰＵ１１が非遷移的実体的記録媒体に格納されたプログラムを実行することにより実現される。この例では、ＲＯＭ１２が、プログラムを格納した非遷移的実体的記録媒体に該当する。また、このプログラムの実行により、プログラムに対応する方法が実行される。なお、ＣＰＵ１１が実行する機能の一部または全部を、一つあるいは複数のＩＣ等によりハードウェア的に構成してもよい。また、物体検出装置６を構成するマイクロコンピュータの数は１つでも複数でもよい。

次に、物体検出装置６のＣＰＵ１１が実行する物体検出処理の手順を説明する。物体検出処理は、物体検出装置６の動作中において繰り返し実行される処理である。
物体検出処理が実行されると、ＣＰＵ１１は、図３に示すように、まずＳ１０にて、ＲＡＭ１３に設けられているメインレーダ指示値ＭＬを１に設定する。そしてＣＰＵ１１は、Ｓ２０にて、ＭＬ番目のレーダ装置をメインレーダとして、メインレーダの距離データ（以下、メイン距離データ）をメインレーダから取得する。レーダ装置２，３，４，５はそれぞれ、１，２，３，４番目のレーダ装置である。

さらにＣＰＵ１１は、Ｓ３０にて、ＭＬ番目のレーダ装置のメイン距離データ数ＭＤｍａｘを設定する。具体的には、ＣＰＵ１１は、Ｓ２０で取得したメイン距離データの数を示す数値を、ＲＡＭ１３に設けられているメイン距離データ数ＭＤｍａｘに格納する。

次にＣＰＵ１１は、Ｓ４０にて、ＲＡＭ１３に設けられているメイン距離データ指示値ｉを１に設定する。
そしてＣＰＵ１１は、Ｓ５０にて、Ｓ２０で取得したＭＤｍａｘ個のメイン距離データのうち、ｉ番目のメイン距離データの評価点を設定する。具体的には、ＣＰＵ１１は、図５に示すように、メインレーダＭＬＤの設置位置を中心とし、ｉ番目のメイン距離データが示す距離Ｒｉを半径としたメイン距離円Ｃｍ上に、予め設定された評価点設定角度θｐ毎に、複数の評価点Ｐｅを配置する。評価点設定角度θｐは、メインレーダＭＬＤの方位分解能の２分の１以下であることが望ましい。図５における点Ｐｒは、物体ＯＢの表面でレーダ波を反射した反射点である。但し、複数の評価点Ｐｅは、メインレーダＭＬＤの物体検出範囲内に設定される。なお、レーダ装置２，３，４，５の設置位置を示す情報と、レーダ装置２，３，４，５の物体検出範囲を示す情報とは、ＲＯＭ１２に記憶されている。

またＣＰＵ１１は、Ｓ６０にて、評価点数ＥＰｍａｘを設定する。具体的には、ＣＰＵ１１は、Ｓ５０で設定した評価点の数を示す数値を、ＲＡＭ１３に設けられている評価点数ＥＰｍａｘに格納する。

そしてＣＰＵ１１は、Ｓ７０にて、ＲＡＭ１３に設けられている評価点指示値ｊを１に設定する。さらにＣＰＵ１１は、Ｓ８０にて、ＲＡＭ１３に設けられているサブレーダ指示値ＳＬを１に設定する。

そしてＣＰＵ１１は、Ｓ９０にて、サブレーダ指示値ＳＬがメインレーダ指示値ＭＬと一致しているか否かを判断する。ここで、サブレーダ指示値ＳＬがメインレーダ指示値ＭＬと一致している場合には、ＣＰＵ１１は、Ｓ２００に移行する。

一方、サブレーダ指示値ＳＬがメインレーダ指示値ＭＬと一致していない場合には、Ｓ１００にて、ＳＬ番目のレーダ装置をサブレーダとして、サブレーダの距離データ（以下、サブ距離データ）をサブレーダから取得する。

さらにＣＰＵ１１は、Ｓ１１０にて、ＳＬ番目のレーダ装置のサブ距離データ数ＳＤｍａｘを設定する。具体的には、ＣＰＵ１１は、Ｓ１００で取得したサブ距離データの数を示す数値を、ＲＡＭ１３に設けられているサブ距離データ数ＳＤｍａｘに格納する。

次にＣＰＵ１１は、Ｓ１２０にて、ＲＡＭ１３に設けられているサブ距離データ指示値ｋを１に設定する。
そしてＣＰＵ１１は、Ｓ１３０にて、ｊ番目の評価点と、ｋ番目のサブ距離データとを用いて、後述する距離誤差を算出するか否かを判断する。具体的には、ＣＰＵ１１は、以下に示す第１誤差算出判断、第２誤差算出判断および第３誤差算出判断を行う。

第１誤差算出判断では、ＣＰＵ１１は、ｊ番目の評価点が、ＳＬ番目のレーダ装置の物体検出範囲内に存在しているか否かを判断する。ここで、ＣＰＵ１１は、ｊ番目の評価点がＳＬ番目のレーダ装置の物体検出範囲内に存在している場合には、「誤差算出を行う」と判断し、物体検出範囲内に存在していない場合には、「誤差算出を行わない」と判断する。

第２誤差算出判断では、ＣＰＵ１１は、まず、ＭＬ番目のレーダ装置の設置位置を中心とし、ｉ番目のメイン距離データが示す距離を半径としたメイン距離円を設定する。さらにＣＰＵ１１は、ＳＬ番目のレーダ装置の設置位置を中心とし、ｋ番目のサブ距離データが示す距離を半径としたサブ距離円を設定する。そしてＣＰＵ１１は、メイン距離円とサブ距離円との交点を算出する。

ＣＰＵ１１は、この交点がＭＬ番目のレーダ装置の物体検出範囲に含まれている場合に、「誤差算出を行う」と判断し、含まれていない場合には、「誤差算出を行わない」と判断する。

第３誤差算出判断では、まずＣＰＵ１１は、ＭＬ番目のレーダ装置の設置位置とＳＬ番目のレーダ装置の設置位置とを結ぶ線を三角形の第１辺とする。またＣＰＵ１１は、ＭＬ番目のレーダ装置の設置位置から延びてｉ番目のメイン距離データが示す距離を有する辺を三角形の第２辺とする。またＣＰＵ１１は、ＳＬ番目のレーダ装置の設置位置から延びてｋ番目のサブ距離データが示す距離を有する辺を三角形の第３辺とする。そしてＣＰＵ１１は、三角形の上記第１，２，３辺について、以下の第１定理および第２定理が成立するか否かを判断する。第１定理は、「三角形の２辺の長さの和は、他の１辺の長さより大きい。」である。第２定理は、「三角形の２辺の長さの差は、他の１辺の長さより小さい。」である。

ＣＰＵ１１は、上記第１，２，３辺について第１定理および第２定理が成立している場合には、「誤差算出を行う」と判断し、成立していない場合には、「誤差算出を行わない」と判断する。

次にＣＰＵ１１は、Ｓ１４０にて、 第１，２，３誤差算出判断の判断結果に基づいて、最終的に、誤差算出を行うか否かを判断する。具体的には、ＣＰＵ１１は、第１，２，３誤差算出判断の少なくとも１つで「誤差算出を行わない」と判断した場合には、誤差算出を行わないと判断し、Ｓ１８０に移行する。一方、第１，２，３誤差算出判断の全てで「誤差算出を行う」と判断した場合には、ＣＰＵ１１は、誤差算出を行うと判断し、Ｓ１５０にて、ｊ番目の評価点とｋ番目のサブ距離データとの距離誤差ε（ｊ，ｋ）を算出する。具体的には、ＣＰＵ１１は、下式（１），（２）により距離誤差ε（ｊ，ｋ）を算出する。なお、ｋ番目のサブ距離データが示す距離をＬｓ（ｋ）とする。ｊ番目の評価点とＳＬ番目のレーダ装置との間の距離をＬ（ｊ，ＳＬ）とする。ｊ番目の評価点の位置を（Ｘｊ，Ｙｊ）、ＳＬ番目のレーダ装置の位置を（Ｘｓ，Ｙｓ）とする。

Ｌ（ｊ，ＳＬ）＝｛（Ｘｊ－Ｘｓ）^２＋（Ｙｊ－Ｙｓ）^２｝^１／２ ・・・（１）
ε（ｊ，ｋ）＝Ｌｓ（ｋ）－Ｌ（ｊ，ＳＬ） ・・・（２）
図６は、レーダ装置３がメインレーダであり、点Ｐｊがｊ番目の評価点であり、レーダ装置５がサブレーダである場合における距離誤差ε（ｊ，ｋ）、距離Ｌｓ（ｋ）および距離Ｌ（ｊ，ＳＬ）を示す。

図７に示すように、評価点と反射点Ｐｒとが一致している場合には、複数のサブレーダ（すなわち、レーダ装置２，４，５）のそれぞれについて、評価点とサブレーダとの間の距離が、サブ距離データが示す距離に等しくなる。すなわち、評価点と反射点Ｐｒとが一致している場合には、理想的には、距離誤差ε（ｊ，ｋ）が０になる。

そしてＣＰＵ１１は、Ｓ１６０にて、最小誤差判断を行う。具体的には、ＣＰＵ１１は、まず、Ｓ１５０で算出した距離誤差ε（ｊ，ｋ）が、ＲＡＭに設けられた最小誤差εｍ（ＳＬ）より小さいか否かを判断する。ここで、距離誤差ε（ｊ，ｋ）が最小誤差εｍ（ＳＬ）より小さい場合には、距離誤差ε（ｊ，ｋ）の値を、最小誤差εｍ（ＳＬ）に格納する。一方、距離誤差ε（ｊ，ｋ）が最小誤差εｍ（ＳＬ）以上である場合には、最小誤差εｍ（ＳＬ）に格納されている値を保持する。なお、最小誤差εｍ（ＳＬ）には、初期値として、例えば、距離誤差として算出される値より十分大きな値が格納されている。

さらにＣＰＵ１１は、図４に示すように、Ｓ１７０にて、ＳＬ番目のレーダ装置について距離誤差の算出を終了するか否かを判断する。具体的には、ＣＰＵ１１は、最小誤差εｍ（ＳＬ）が予め設定された誤差算出判断値以下である場合に、「距離誤差の算出を終了する」と判断し、最小誤差εｍ（ＳＬ）が誤差算出判断値より大きい場合に、「距離誤差の算出を終了しない」と判断する。

ここで、「距離誤差の算出を終了する」と判断した場合に、ＣＰＵ１１は、Ｓ２００に移行する。一方、「距離誤差の算出を終了しない」と判断した場合に、ＣＰＵ１１は、Ｓ１８０にて、サブ距離データ指示値ｋをインクリメント（すなわち、１加算）する。

そしてＣＰＵ１１は、Ｓ１９０にて、サブ距離データ指示値ｋがサブ距離データ数ＳＤｍａｘより大きいか否かを判断する。ここで、サブ距離データ指示値ｋがサブ距離データ数ＳＤｍａｘ以下である場合には、ＣＰＵ１１は、Ｓ１３０に移行する。一方、サブ距離データ指示値ｋがサブ距離データ数ＳＤｍａｘより大きい場合には、ＣＰＵ１１は、Ｓ２００にて、サブレーダ指示値ＳＬをインクリメントする。

次にＣＰＵ１１は、Ｓ２１０にて、サブレーダ指示値ＳＬが４より大きいか否かを判断する。ここで、サブレーダ指示値ＳＬが４以下である場合には、ＣＰＵ１１は、Ｓ９０に移行する。一方、サブレーダ指示値ＳＬが４より大きい場合には、ＣＰＵ１１は、Ｓ２２０にて、ｉ番目のメイン距離データにおけるｊ番目の評価点について算出された１つまたは複数の最小誤差εｍ（ＳＬ）の合計を算出する。例えば、１番目のレーダ装置がメイン装置である場合には、ＣＰＵ１１は、２，３，４番目のレーダ装置の最小誤差εｍ（２），εｍ（３），εｍ（４）の合計を算出する。またＳ２２０では、ＣＰＵ１１は、算出した合計値を、ＲＡＭ１３に設けられた距離誤差合計ＤＥ（ｉ，ｊ）に格納する。

さらにＣＰＵ１１は、Ｓ２３０にて、Ｓ２２０で算出した距離誤差合計ＤＥ（ｉ，ｊ）に基づいて、後述する距離誤差分散の算出判断を実行する。具体的には、ＣＰＵ１１は、距離誤差合計ＤＥ（ｉ，ｊ）が予め設定された分散算出判断値以下である場合に、「距離誤差分散を算出する」と判断し、距離誤差合計ＤＥ（ｉ，ｊ）が分散算出判断値より大きい場合に、「距離誤差分散を算出しない」と判断する。

そしてＣＰＵ１１は、Ｓ２４０にて、Ｓ２３０における判断結果に基づいて、距離誤差分散を算出するか否かを判断する。ここで、距離誤差分散を算出しない場合には、ＣＰＵ１１は、Ｓ２６０に移行する。一方、距離誤差分散を算出する場合には、ＣＰＵ１１は、Ｓ２５０にて、距離誤差分散を算出し、Ｓ２６０に移行する。具体的には、ＣＰＵ１１は、ｊ番目の評価点について算出された最小誤差εｍ（ＳＬ）の分散を算出し、算出した分散値を、ＲＡＭ１３に設けられた距離誤差分散σ（ｉ，ｊ）に格納する。但し、ｊ番目の評価点について算出された最小誤差εｍ（ＳＬ）の数が２未満である場合には、ＣＰＵ１１は、分散を算出することができないため、距離誤差分散の算出を行わない。

そしてＳ２６０に移行すると、ＣＰＵ１１は、評価点指示値ｊをインクリメントする。さらにＣＰＵ１１は、評価点指示値ｊが評価点数ＥＰｍａｘより大きいか否かを判断する。ここで、評価点指示値ｊが評価点数ＥＰｍａｘ以下である場合には、Ｓ８０に移行する。一方、評価点指示値ｊが評価点数ＥＰｍａｘより大きい場合には、ＣＰＵ１１は、Ｓ２８０にて、ピーク抽出を行う。具体的には、ＣＰＵ１１は、まず、ｉ番目のメイン距離データにおける１番目からＥＰｍａｘ番目までの評価点の距離誤差分散σ（ｉ，ｊ）の逆数を信頼度Ｄｒ（ＭＬ，ｊ）とする。ここで、ｊは、１からＥＰｍａｘまでの整数である。

さらにＣＰＵ１１は、評価点の番号ｊを横軸とし信頼度Ｄｒ（ｉ，ｊ）を縦軸とする信頼度グラフを作成する。そしてＣＰＵ１１は、この信頼度グラフにおいてピークとなる評価点をピーク評価点として抽出する。但し、ＣＰＵ１１は、抽出したピーク評価点のうち、距離誤差分散が予め設定された除外判断値以上となる評価点を除外する。さらにＣＰＵ１１は、ピーク評価点に設定された番号ｉに基づいてピーク評価点の距離を特定し、ピーク評価点に設定された番号ｊに基づいてピーク評価点の方位を特定する。

さらにＣＰＵ１１は、Ｓ２９０にて、メイン距離データ指示値ｉをインクリメントする。次にＣＰＵ１１は、Ｓ３００にて、メイン距離データ指示値ｉが距離データ数ＭＤｍａｘより大きいか否かを判断する。ここで、メイン距離データ指示値ｉが距離データ数ＭＤｍａｘ以下である場合には、Ｓ５０に移行する。一方、メイン距離データ指示値ｉが距離データ数ＭＤｍａｘより大きい場合には、ＣＰＵ１１は、Ｓ３１０にて、メインレーダ指示値ＭＬをインクリメントする。

さらにＣＰＵ１１は、Ｓ３２０にて、メインレーダ指示値ＭＬが４より大きいか否かを判断する。ここで、メインレーダ指示値ＭＬが４以下である場合には、ＣＰＵ１１は、Ｓ２０に移行する。一方、メインレーダ指示値ＭＬが４より大きい場合には、ＣＰＵ１１は、Ｓ３３０にて、Ｓ３３０の処理が行われる前に抽出された１または複数のピーク評価点の位置に基づいて物体を検出し、物体検出処理を終了する。

図８は、後部に６つのレーダ装置が設置された車両の後方を本開示の物体検出処理を用いて検出した結果を示す図である。図８に示すように、点Ｐｄ１，Ｐｄ２，Ｐｄ３，Ｐｄ４，Ｐｄ５，Ｐｄ６，Ｐｄ７，Ｐｄ８，Ｐｄ９は、車両の表面または内部でレーザ波が反射した反射点である。点Ｐｄ１０，Ｐｄ１１，Ｐｄ１２，Ｐｄ１３は、歩行者でレーザ波が反射した反射点である。バツ印ＸＭ１，ＸＭ２，ＸＭ３，ＸＭ４，ＸＭ５は、信頼度が低いために除外された反射点である。

図８に示す状況では、点Ｐｄ１～Ｐｄ９の位置に基づいて自動車が検出され、点Ｐｄ１０～Ｐｄ１３の位置に基づいて歩行者が検出される。
このように構成された物体検出装置６は、レーダ装置２，３，４，５から、互いに異なる送受信位置からレーダ波を送受信することにより検出された反射点距離を示す複数の距離データを取得する。レーダ装置２，３，４，５は、レーダ波を送信して物体で反射したレーダ波を受信することによって、レーダ波を反射した反射点までの反射点距離を検出する。

物体検出装置６は、メイン距離データに対応するレーダ装置の位置を中心とし且つメイン距離データが示す反射点距離を半径とするメイン距離円上に、複数の評価点を設定する。

物体検出装置６は、複数の評価点のそれぞれについて、評価点の位置とサブ距離データに対応するレーダ装置の位置との間の距離と、サブ距離データが示す反射点距離（以下、サブ距離）との比較に基づいて、距離誤差分散σ（ｉ，ｊ）を算出する。具体的には、物体検出装置６は、送受信位置が互いに異なる複数のサブ距離データのそれぞれについて、評価点の位置とサブ距離データに対応するレーダ装置の位置との間の距離と、サブ距離との差を表す最小誤差εｍ（ＳＬ）を算出し、複数のサブ距離データの最小誤差εｍ（ＳＬ）の分散を距離誤差分散σ（ｉ，ｊ）として算出する。

物体検出装置６は、距離誤差分散σ（ｉ，ｊ）に基づいて、複数の評価点のそれぞれについて、評価点に物体が存在するか否かを判断する。
このように物体検出装置６は、メイン距離データが示す反射点距離を半径とするメイン距離円上に設定された複数の評価点のそれぞれについて、距離誤差分散σ（ｉ，ｊ）に基づいて、評価点に物体が存在するか否かを判断する。

距離誤差分散σ（ｉ，ｊ）は、評価点の位置とサブ距離データに対応するレーダ装置の位置との間の距離（以下、評価点‐サブレーダ間距離）と、サブ距離との比較に基づいて算出される。評価点に物体が存在する場合には、評価点‐サブレーダ間距離とサブ距離とが一致する。このため、評価点‐サブレーダ間距離とサブ距離との比較により、評価点に物体が存在する確からしさを表す評価値を算出することが可能である。

そして、複数の評価点はメイン距離円上に設定されているため、物体が存在する評価点を特定することにより、物体が存在する方位を特定することができる。さらに、メイン距離円は、レーダ装置が存在する領域の外側に設定される。そして、メイン距離円上に設定する評価点を多くするほど、物体が存在する方位を精度良く検出することが可能となる。これにより、物体検出装置６は、レーダ装置２，３，４，５が存在する領域の外側に存在する物体の方位検出精度を向上させることができる。

また物体検出装置６は、複数のサブ距離データの最小誤差εｍ（ＳＬ）の合計を距離誤差合計ＤＥ（ｉ，ｊ）として算出する。そして物体検出装置６は、距離誤差合計ＤＥ（ｉ，ｊ）が予め設定された分散算出判断値より大きい場合に、距離誤差合計ＤＥ（ｉ，ｊ）に対応する距離誤差分散σ（ｉ，ｊ）を算出するのを禁止する。これにより、物体検出装置６は、物体が存在しない評価点の距離誤差分散σ（ｉ，ｊ）を無駄に算出してしまう事態の発生を抑制し、物体検出装置６の処理負荷を低減することができる。

また物体検出装置６は、サブレーダの物体検出範囲内に評価点が存在しているか否かを判断する。そして物体検出装置６は、物体検出範囲内に評価点が存在していないと判断した場合に、判断対象となったサブ距離データを除外して距離誤差分散σ（ｉ，ｊ）を算出する。これにより、物体検出装置６は、物体検出範囲内に評価点が存在しないサブレーダのサブ距離データに対して無駄に距離誤差を算出してしまう事態の発生を抑制し、物体検出装置６の処理負荷を低減することができる。

以上説明した実施形態において、Ｓ２０，Ｓ１００は距離データ取得部としての処理に相当し、Ｓ５０は評価点設定部としての処理に相当し、Ｓ７０～Ｓ９０，Ｓ１１０，Ｓ１２０，Ｓ１４０～Ｓ２１０，Ｓ２５０～Ｓ２７０は評価値算出部としての処理に相当し、Ｓ２８０は存在判断部としての処理に相当し、距離誤差分散σ（ｉ，ｊ）は評価値に相当する。

また、Ｓ２２０は合計算出部としての処理に相当し、Ｓ２３０，Ｓ２４０は禁止部としての処理に相当し、Ｓ１３０は検出範囲判断部としての処理に相当する。
以上、本開示の一実施形態について説明したが、本開示は上記実施形態に限定されるものではなく、種々変形して実施することができる。

［変形例１］
例えば上記実施形態では、円上に複数の評価点を配置する形態を示したが、図９および図１０に示すように３次元空間内に複数の評価点を配置するようにしてもよい。図９は、球座標系において縦線と横線との交点に評価点が配置されている状況を示している。但し、天頂方向領域Ｒｚ１，Ｒｚ２に評価点が密集してしまうため、均一的な空間評価には不向きである。図１０は、ｉｃｏｓｐｈｅｒｅを構成する各三角形の頂点に評価点が配置されている状況を示している。ｉｃｏｓｐｈｅｒｅにより、空間的には均一配置が可能となる。また、Ｓｕｂｄｉｖｉｓｉｏｎを上げることで評価点の密度を均一的に上げることができる。但し、ｉｃｏｓｐｈｅｒｅの各頂点と原点との距離は、レーダ装置の検出距離と異なる場合があるため、原点と頂点とを結ぶ線分を延長して、検出距離を半径とする球と交差する点を評価点にすることが望ましい。また、レーダ装置の検出範囲から外れた評価点は削除するのがよい。

３次元空間内に複数の評価点を配置する場合には、評価点を２次元平面上に投影し座標変換した後に、２次元平面上でピークサーチを行うこととなる。
［変形例２］
上記実施形態では、第１，２，３誤差算出判断の少なくとも１つで「誤差算出を行わない」と判断した場合に、誤差算出を行わないようにする形態を示した。しかし、第１，２，３誤差算出判断の他に、例えば、メイン距離データが示す距離と、サブ距離データが示す距離との差が大きい場合に、誤差算出を行わないようにしてもよい。

［変形例３］
上記実施形態では、複数のレーダ装置２，３，４，５を用いた物体検出処理により、評価点の距離誤差分散を算出する形態を示した。しかし、１つのレーダ装置のみを用いて、評価点の距離誤差分散を算出することが可能である。

車両が移動中であれば、検出サイクル毎に移動量だけ異なる位置でレーダ装置による反射点距離の検出が実行される。このため、検出サイクル毎の距離データは、移動量だけ離れた位置に存在する仮想的なレーダ装置（以下、仮想レーダ装置）による検出結果とみなすことができる。そして、現在のレーダ装置の位置を基準として、過去の距離データに対応づけて記憶された車両の移動量から、過去の検出サイクルの距離データが得られた時のレーダ装置の位置（すなわち、仮想レーダ装置の位置）を推定することができる。これにより、現在のレーダ装置および複数の仮想レーダ装置の配置間隔が決定される。そして、現在のレーダ装置および複数の仮想レーダ装置を用いた物体検出処理により、評価点の距離誤差分散を算出することができる。

［変形例４］
上記実施形態では、４つのレーダ装置２，３，４，５を順次メインレーダとして、レーダ装置２，３，４，５のそれぞれについて複数の評価点を設定する形態を示した。しかし、レーダ装置２，３，４，５の少なくとも１つについて評価点を設定するようにしてもよい。

本開示に記載の物体検出装置６及びその手法は、コンピュータプログラムにより具体化された一つ乃至は複数の機能を実行するようにプログラムされたプロセッサ及びメモリを構成することによって提供された専用コンピュータにより、実現されてもよい。あるいは、本開示に記載の物体検出装置６及びその手法は、一つ以上の専用ハードウェア論理回路によってプロセッサを構成することによって提供された専用コンピュータにより、実現されてもよい。もしくは、本開示に記載の物体検出装置６及びその手法は、一つ乃至は複数の機能を実行するようにプログラムされたプロセッサ及びメモリと一つ以上のハードウェア論理回路によって構成されたプロセッサとの組み合わせにより構成された一つ以上の専用コンピュータにより、実現されてもよい。また、コンピュータプログラムは、コンピュータにより実行されるインストラクションとして、コンピュータ読み取り可能な非遷移有形記録媒体に記憶されてもよい。物体検出装置６に含まれる各部の機能を実現する手法には、必ずしもソフトウェアが含まれている必要はなく、その全部の機能が、一つあるいは複数のハードウェアを用いて実現されてもよい。

上記実施形態における１つの構成要素が有する複数の機能を、複数の構成要素によって実現したり、１つの構成要素が有する１つの機能を、複数の構成要素によって実現したりしてもよい。また、複数の構成要素が有する複数の機能を、１つの構成要素によって実現したり、複数の構成要素によって実現される１つの機能を、１つの構成要素によって実現したりしてもよい。また、上記実施形態の構成の一部を省略してもよい。また、上記実施形態の構成の少なくとも一部を、他の上記実施形態の構成に対して付加又は置換してもよい。

上述した物体検出装置６の他、当該物体検出装置６を構成要素とするシステム、当該物体検出装置６としてコンピュータを機能させるためのプログラム、このプログラムを記録した半導体メモリ等の非遷移的実態的記録媒体、物体検出方法など、種々の形態で本開示を実現することもできる。

２，３，４，５…レーダ装置、６…物体検出装置

Claims (4)

1. レーダ波を送信して物体で反射した前記レーダ波を受信することによって、前記レーダ波を反射した反射点までの反射点距離を検出する少なくとも１つのレーダ装置（２，３，４，５）から、互いに異なる送受信位置から前記レーダ波を送受信することにより検出された前記反射点距離を示す複数の距離データを取得するように構成された距離データ取得部（Ｓ２０，Ｓ１００）と、
   前記送受信位置が互いに異なる複数の前記距離データのうち１つの前記距離データをメイン距離データとして、前記メイン距離データに対応する前記レーダ装置の位置を中心とし且つ前記メイン距離データが示す前記反射点距離を半径とする円上に、複数の評価点を設定するように構成された評価点設定部（Ｓ５０）と、
   前記送受信位置が互いに異なる複数の前記距離データのうち前記メイン距離データ以外の前記距離データをサブ距離データとして、複数の前記評価点のそれぞれについて、前記評価点の位置と前記サブ距離データに対応する前記レーダ装置の位置との間の距離と、前記サブ距離データが示す前記反射点距離であるサブ距離との比較に基づいて、前記評価点に前記物体が存在する確からしさを表す評価値を算出するように構成された評価値算出部（Ｓ７０～Ｓ９０，Ｓ１１０，Ｓ１２０，Ｓ１４０～Ｓ２１０，Ｓ２５０～Ｓ２７０）と、
   前記評価値算出部により算出された前記評価値に基づいて、複数の前記評価点のそれぞれについて、前記評価点に前記物体が存在するか否かを判断するように構成された存在判断部（Ｓ２８０）と
   を備える物体検出装置（６）。
2. 請求項１に記載の物体検出装置であって、
   前記評価値算出部は、前記送受信位置が互いに異なる複数の前記サブ距離データのそれぞれについて、前記評価点の位置と前記サブ距離データに対応する前記レーダ装置の位置との間の距離と、前記サブ距離との差を表す距離誤差を算出し、複数の前記サブ距離データの前記距離誤差の分散を前記評価値として算出する物体検出装置。
3. 請求項２に記載の物体検出装置であって、
   複数の前記サブ距離データの前記距離誤差の合計を距離誤差合計として算出するように構成された合計算出部（Ｓ２２０）と、
   前記距離誤差合計が予め設定された分散算出判断値より大きい場合に、前記距離誤差合計に対応する前記評価値を前記評価値算出部が算出するのを禁止するように構成された禁止部（Ｓ２３０，Ｓ２４０）と
   を備える物体検出装置。
4. 請求項１～請求項３の何れか１項に記載の物体検出装置であって、
   前記サブ距離データに対応する前記レーダ装置の物体検出範囲内に前記評価点が存在しているか否かを判断するように構成された検出範囲判断部（Ｓ１３０）を備え、
   前記評価値算出部は、前記物体検出範囲内に前記評価点が存在していないと前記検出範囲判断部が判断した場合に、前記検出範囲判断部の判断対象となった前記サブ距離データを除外して前記評価値を算出する物体検出装置。

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