JP7217817B2 - 物体認識装置及び物体認識方法 - Google Patents

物体認識装置及び物体認識方法 Download PDF

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Description

この発明は、物体認識装置及び物体認識方法に関する。
従来、センサが物体を検知したときの検知点の位置を物体の形状モデルに当てはめ、物体の形状モデルにおける検知点の位置に基づいて、物体の航跡を形成する航跡点の位置を特定する物体認識装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。
特開２０１７－２１５１６１号公報
しかし、特許文献１に示されている従来の物体認識装置では、センサの分解能によっては、検知点の位置が物体のどの位置なのかを特定することができない場合がある。この場合、検知点の位置を物体の形状モデルに当てはめることができず、物体における航跡点の位置を特定することができない。従って、物体の航跡を示す物体の航跡データの精度が下がる。
この発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、物体の航跡データの精度を向上させることができる物体認識装置及び物体認識方法を得ることを目的とする。
この発明に係る物体認識装置は、物体を検知したセンサの仕様に基づいて、前記物体における少なくとも１つの候補点の位置を設定する仮設定部と、前記センサが前記物体を検知したときの検知点の前記センサに対する位置を前記物体における前記候補点の位置に基づいて補正し、前記検知点の前記センサに対する補正後の位置に基づいて、前記物体の航跡を示す航跡データを更新する更新処理部と、を備え、前記仮設定部は、前記物体を検知した前記センサの前記仕様に含まれる分解能に基づいて、前記物体における少なくとも１つの前記候補点の位置を設定し、前記分解能には、前記センサの角度分解能及び距離分解能が含まれている。
この発明に係る物体認識装置によれば、物体の航跡データの精度を向上させることができる。
実施の形態１による車両制御システムの機能構成例を示すブロック図である。 図１のセンサと物体との相対的な位置関係の一例を示す図である。 図２の車両に対応する車両における検知点の位置の第１の候補となる候補点の一例を示す図である。 図２の車両に対応する車両における検知点の位置Ｐの第２の候補となる候補点の一例を示す図である。 車両における検知点の位置の他の候補となる候補点の一例を示す図である。 Ｎを自然数としたとき図３から図５の候補点の信頼度の設定例を示す図である。 図１の航跡データの一例を示す図である。 図１の検知データの補正例を示す図である。 図８の検知データに基づいた図７の航跡データの更新例を示す図である。 図７の航跡データに向きがさらに含まれている一例を示す図である。 図７の航跡データに高さがさらに含まれている一例を示す図である。 図７の航跡データに上端の位置及び下端の位置がさらに含まれている一例を示す図である。 図１の物体認識装置による処理を説明するフローチャートである。 図１３のステップＳ２０における位置補正処理を説明するフローチャートである。 図１３のステップＳ２２における判定処理の判定結果がＹｅｓである場合により分岐された処理を説明するフローチャートである。 図１５のステップＳ５１における判定処理の判定結果がＮｏである場合とステップＳ５４における判定処理の判定結果がＹｅｓである場合とにより分岐された処理を説明するフローチャートである。 実施の形態２による図１５のステップＳ５１における判定処理の判定結果がＮｏである場合とステップＳ５４における判定処理の判定結果がＹｅｓである場合とにより分岐された処理を説明するフローチャートである。 実施の形態３による図１５のステップＳ５１における判定処理の判定結果がＮｏである場合とステップＳ５４における判定処理の判定結果がＹｅｓである場合とにより分岐された処理を説明するフローチャートである。 実施の形態４による図１５のステップＳ５１における判定処理の判定結果がＮｏである場合とステップＳ５４における判定処理の判定結果がＹｅｓである場合とにより分岐された処理を説明するフローチャートである。 実施の形態５による図１３のステップＳ２０における位置補正処理を説明するフローチャートである。 ハードウェア構成例を説明する図である。 他のハードウェア構成例を説明する図である。
実施の形態１．
図１は、実施の形態１による車両制御システムの機能構成例を示すブロック図である。図１に示すように、車両制御システムは、複数の車外情報センサ１、複数の車両情報センサ２、物体認識装置３、報知制御装置４及び車両制御装置５を備えている。
複数の車外情報センサ１のそれぞれは、自車に取り付けられている。例えば、複数の車外情報センサ１のうち、一部の車外情報センサ１は、フロントバンパーの内部、リアバンパーの内部及びフロントガラスの車室側に個別に取り付けられている。フロントバンパーの内部に取り付けられた車外情報センサ１は、車両の前方又は側方にある物体を観測対象としている。リアバンパーの内部に取り付けられた車外情報センサ１は、車両の後方又は側方にある物体を観測対象としている。
また、フロントガラスの車室側に取り付けられた車外情報センサ１は、インナーリアビューミラーの隣に配置されている。フロントガラスの車室側のうちインナーリアビューミラーの隣に取り付けられた車外情報センサ１は、車両の前方にある物体を観測対象としている。
よって、自車に取り付けられた複数の車外情報センサ１のそれぞれは、自車周辺の物体に関する情報を検知データｄｄとして取得可能なセンサである。複数の車外情報センサ１のそれぞれが取得した自車周辺の物体に関するそれぞれの検知データｄｄは、検知データＤＤとして統合されて生成されている。検知データＤＤは、物体認識装置３に供給可能なデータ構成に生成されている。検知データＤＤには、少なくとも１つの検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する位置Ｐに関する情報が少なくとも１つ含まれている。
車外情報センサ１は、物体の表面におけるいずれかの点を検知点として検知することによって、物体を観測する。各検知点ＤＰは、自車周辺において車外情報センサ１によって観測された物体における各点を示す。例えば、車外情報センサ１は、自車の周囲に光を照射光として照射し、物体における各反射点で反射した反射光を受光する。この各反射点が、各検知点ＤＰに相当する。
また、車外情報センサ１の測定原理によって検知点ＤＰで観測可能な物体に関する情報は異なる。車外情報センサ１の種類としては、ミリ波レーダー、レーザセンサ、超音波センサ、赤外線センサ、カメラ等を用いることができる。なお、超音波センサ及び赤外線センサの説明については省略する。
ミリ波レーダーは、例えば、自車におけるフロントバンパー及びリアバンパーのそれぞれに取り付けられている。ミリ波レーダーは、１つの送信アンテナと、複数の受信アンテナとを有している。ミリ波レーダーは、物体との距離及び相対速度を測定可能である。物体との距離及び相対速度は、例えば、ＦＭＣＷ（Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ Ｗａｖｅ）方式によって測定される。従って、ミリ波レーダーによって測定された物体との距離及び相対速度に基づいて、検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する位置Ｐ及び検知点ＤＰの速度Ｖが観測可能である。
なお、以後の説明において、検知点ＤＰの速度Ｖは、自車と物体との相対速度であってもよく、ＧＰＳをさらに利用することにより絶対位置を基準とした速度であってもよい。
ミリ波レーダーは、物体の方位角を測定可能である。物体の方位角は、複数の受信アンテナのそれぞれによって受信する各電波の位相差に基づいて測定される。従って、ミリ波レーダーによって測定された物体の方位角に基づいて、物体の向きθが観測可能である。
このように、ミリ波レーダーによれば、物体に関する情報として、検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する位置Ｐの他に、検知点ＤＰの速度Ｖ及び物体の向きθを含む検知データＤＤが観測可能である。検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する位置Ｐ、検知点ＤＰの速度Ｖ及び物体の向きθのうち、検知点ＤＰの速度Ｖ及び物体の向きθのそれぞれは、物体の状態を特定する動的要素である。これらの動的要素のそれぞれは、物体特定要素である。
なお、ＦＭＣＷ方式のミリ波レーダーにおいては、物体との相対速度を測定するときに送信信号の周波数と受信信号の周波数とのドップラー効果による周波数シフト、即ちドップラー周波数を検知する。その検知したドップラー周波数は物体との相対速度に比例するため、ドップラー周波数から相対速度が導出可能である。
また、ミリ波レーダーの速度分解能は、ドップラー周波数の分解能によって決定される。ドップラー周波数の分解能は、受信信号の観測時間の逆数となる。よって、観測時間が長くなるほど、ドップラー周波数の分解能は高くなる。従って、観測時間が長くなるほど、ミリ波レーダーの速度分解能は高くなる。
例えば、自車が高速道路を走行中である場合には、自車が一般道路を走行中である場合と比べて、ミリ波レーダーの観測時間を長く設定する。これによって、ミリ波レーダーの速度分解能を高く設定することができる。従って、自車が高速道路を走行中である場合には、自車が一般道路を走行中である場合と比べ、速度の変化をより早く観測することができる。これにより、より早く自車の周囲の物体を観測することができる。
また、ミリ波レーダーの距離分解能は、光速を変調周波数帯域幅で除したもので定義されている。従って、変調周波数帯域幅が拡がるほど、ミリ波レーダーの距離分解能は高くなる。
例えば、自車が駐車場を走行中である場合には、自車が一般道路又は高速道路を走行中である場合と比べて、変調周波数帯域幅を拡げて設定する。これによって、ミリ波レーダーの距離分解能を高く設定することができる。ミリ波レーダーの距離分解能が高く設定された場合、自車の周囲において、検出可能な最小単位距離が細かくなるため、隣接して並んでいる物体同士を区別することができる。
例えば、自車の周囲の物体として、歩行者と車両とが存在する場合、ミリ波レーダーから照射される電磁波に対して、反射強度の低い歩行者と、反射強度の高い車両とが混在する状態である。このような状態であったとしても、歩行者から反射される電磁波が車両から反射される電磁波に吸収されないため、歩行者を検出することができる。
レーザセンサは、例えば、自車のルーフの車外に取り付けられている。レーザセンサとして、例えば、ＬＩＤＡＲ（ＬＩｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ Ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）が自車のルーフの車外に取り付けられている。ＬＩＤＡＲは、複数の投光部と、１つの受光部と、演算部とを有している。複数の投光部は、自車の移動方向前方に対して、垂直方向に複数の角度で配置されている。
ＬＩＤＡＲには、ＴＯＦ（Ｔｉｍｅ Ｏｆ Ｆｌｉｇｈｔ）方式が採用されている。具体的には、ＬＩＤＡＲにおける複数の投光部は、予め設定された投光時間の間、水平方向に回転しながら放射状にレーザ光を投光する機能を有している。ＬＩＤＡＲにおける受光部は、予め設定された受光時間の間、物体からの反射光を受光する機能を有している。ＬＩＤＡＲにおける演算部は、複数の投光部における投光時刻と、受光部における受光時刻との差分となる往復時間を求める機能を有している。ＬＩＤＡＲにおける演算部は、この往復時間に基づいて物体との距離を求める機能を有している。
ＬＩＤＡＲは、物体との距離を求めることによって、物体との方向も測定する機能を有している。従って、ＬＩＤＡＲによって測定された測定結果から検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する位置Ｐ、検知点ＤＰの速度Ｖ及び物体の向きθが観測される。
このように、ＬＩＤＡＲによれば、物体に関する情報として、検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する位置Ｐの他に、検知点ＤＰの速度Ｖ及び物体の向きθを含む検知データＤＤが観測可能である。検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する位置Ｐ、検知点ＤＰの速度Ｖ及び物体の向きθのうち、検知点ＤＰの速度Ｖ及び物体の向きθのそれぞれは、上記で説明したように、物体特定要素である。
また、ＬＩＤＡＲの速度分解能は、レーザ光を構成するパルスの発光間隔によって決定される。従って、レーザ光を構成するパルスの発光間隔が短くなるほど、ＬＩＤＡＲの速度分解能は高くなる。
例えば、自車が高速道路を走行中である場合には、自車が一般道路を走行中である場合に比べて、ＬＩＤＡＲから照射されるレーザ光を構成するパルスの発光間隔を短く設定することによって、ＬＩＤＡＲの速度分解能を高く設定することができる。従って、自車が高速道路を走行中である場合には、自車が一般道路を走行中である場合と比べ、速度の変化をより早く観測することができる。これにより、より早く自車の周囲の物体を観測することができる。
また、ＬＩＤＡＲの距離分解能は、レーザ光を構成するパルス幅によって決定される。従って、レーザ光を構成するパルス幅が短くなるほど、ＬＩＤＡＲの距離分解能は高くなる。
例えば、自車が駐車場を走行中である場合には、自車が一般道路又は高速道路を走行中である場合に比べて、ＬＩＤＡＲから照射されるレーザ光を構成するパルス幅を短く設定する。これによって、ＬＩＤＡＲの距離分解能を高く設定することができる。ＬＩＤＡＲの距離分解能が高く設定された場合、自車の周囲において、検出可能な最小単位距離が細かくなるため、隣接して並んでいる物体同士を区別することができる。
例えば、自車の周囲の物体として、歩行者と車両とが存在する場合、ＬＩＤＡＲから照射されるレーザ光に対して、反射強度の低い歩行者と、反射強度の高い車両とが混在する状態である。このような状態であったとしても、歩行者から反射される反射光が車両から反射される反射光に吸収されないため、歩行者を検出することができる。
カメラは、フロントガラスの車室側のうちインナーリアビューミラーの隣に取り付けられている。カメラには、例えば、単眼カメラが用いられている。単眼カメラは、撮像素子を有している。撮像素子は、例えば、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）イメージセンサ又はＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）イメージセンサである。単眼カメラは、撮像素子の撮像方向に対して直交する２次元空間における画素レベルを最小単位として連続的に物体の有無と距離とを検出する。単眼カメラには、例えば、赤、緑及び青の原色のフィルタをレンズに追加させた構造が含まれている。このような構造により、原色のフィルタを用いて分割した光線の視差から距離を求めることができる。従って、カメラによって測定された測定結果から検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する位置Ｐ、物体の幅Ｗ及び長さＬが観測される。
このように、カメラによれば、物体に関する情報として、検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する位置Ｐの他に、物体の幅Ｗ及び長さＬを含む検知データＤＤが観測可能である。検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する位置Ｐ、物体の幅Ｗ及び長さＬのうち、物体の幅Ｗ及び長さＬのそれぞれは、物体の大きさを特定する静的要素である。これらの静的要素のそれぞれは、物体特定要素である。
なお、カメラには、単眼カメラの他にも、ＴＯＦカメラ、ステレオカメラ、赤外線カメラ等が用いられている。
複数の車両情報センサ２は、車速、ステアリング角、ヨーレート等の自車の車両情報を自車データｃｄとして検出する機能を有している。自車データｃｄは、物体認識装置３に供給可能なデータ構成に生成されている。
物体認識装置３は、時刻計測部３１、データ受信部３２、仮設定部３３、予測処理部３４、相関処理部３５及び更新処理部３６を備えている。なお、時刻計測部３１、データ受信部３２、仮設定部３３、予測処理部３４、相関処理部３５及び更新処理部３６は、不揮発性メモリ又は揮発性メモリに記憶されたプログラムを実行するＣＰＵによって実現される機能を有している。
時刻計測部３１は、物体認識装置３の時刻を計測する機能を有している。時刻計測部３１は、計測した時刻を共通時刻ＣＴとして生成する。共通時刻ＣＴは、データ受信部３２に供給可能なデータ構成に生成されている。
データ受信部３２は、入力インターフェースの機能を有している。
具体的には、データ受信部３２は、各車外情報センサ１から検知データｄｄを受信する機能を有している。それぞれの検知データｄｄはデータ受信部３２によって検知データＤＤとして統合されている。データ受信部３２は、時刻計測部３１によって生成された共通時刻ＣＴを関連時刻ＲＴとして検知データＤＤに関連付けることによって、検知データＤＤRTを生成する機能を有している。検知データＤＤRTは、仮設定部３３及び相関処理部３５のそれぞれに供給可能なデータ構成に生成されている。
データ受信部３２は、車外情報センサ１から検知データｄｄを受信した場合、検知データｄｄを取得できたと判定する。データ受信部３２は、該当する車外情報センサ１に不具合が生じていることを示す不具合フラグを０に設定し、検知データＤＤRTを生成する。
ここで、不具合フラグが０に設定されている場合、該当する車外情報センサ１に不具合が生じていないことを示す。また、不具合フラグが１に設定されている場合、該当する車外情報センサ１に不具合が生じていることを示す。
一方、データ受信部３２は、車外情報センサ１から検知データｄｄを受信しない場合、検知データｄｄを取得できないと判定し、不具合フラグを１に設定し、検知データＤＤRTを生成しない。
また、データ受信部３２は、車外情報センサ１から検知データｄｄを受信した場合、検知データｄｄの妥当性を判定する。データ受信部３２は、検知データｄｄの妥当性がないと判定する場合、検知データｄｄを取得できないと判定し、該当する車外情報センサ１に対応する検知データｄｄに妥当性がないことを示す妥当性フラグを０に設定する。データ受信部３２は、検知データｄｄの妥当性があると判定する場合、検知データｄｄを取得できたと判定し、上記妥当性フラグを１に設定する。
このように、データ受信部３２による検知データｄｄを取得できたか否かの判定結果は、不具合フラグ及び妥当性フラグの少なくとも一方を参照することによって、参照可能である。
また、データ受信部３２は、車両情報センサ２から自車データｃｄを受信する機能を有している。データ受信部３２は、時刻計測部３１によって生成された共通時刻ＣＴを関連時刻ＲＴとして自車データｃｄに関連付けることによって、自車データＣＤRTを生成する機能を有している。自車データＣＤRTは予測処理部３４に供給可能なデータ構成に生成されている。
仮設定部３３は、物体を検知した車外情報センサ１の分解能に基づいて、物体における少なくとも１つの候補点ＤＰＨの位置ＨＰを設定する機能を有している。仮設定部３３は、少なくとも１つの候補点ＤＰＨの位置ＨＰを含む仮設定データＤＨを生成する機能を有している。仮設定データＤＨは、仮設定部３３によって相関処理部３５に供給可能なデータ構成に生成されている。
なお、車外情報センサ１の分解能は、車外情報センサ１の仕様に含まれている。
具体的には、車外情報センサ１の仕様によって、例えば、車外情報センサ１の動作設定に関する属性、車外情報センサ１の配置状況に関する属性等が特定される。車外情報センサ１の動作設定に関する属性は、観測可能な計測範囲、計測範囲の分解能、サンプリング周波数等である。車外情報センサ１の配置状況に関する属性は、車外情報センサ１の可能配置角度、車外情報センサ１の耐久可能な周囲温度、車外情報センサ１と観測対象との間の測定可能距離等である。
予測処理部３４は、データ受信部３２から自車データＣＤRTを受信する機能を有している。予測処理部３４は、更新処理部３６から航跡データＴＤRT-1を受信する機能を有している。航跡データＴＤRT-1には、航跡データＴＤのうち、今回の関連時刻ＲＴよりも１つ前に相当する前回の関連時刻ＲＴ、即ち、関連時刻ＲＴ－１が関連付けられている。予測処理部３４は、関連時刻ＲＴにおける自車データＣＤRTと、関連時刻ＲＴ－１における航跡データＴＤRT-1とに基づいて、周知のアルゴリズムによって、関連時刻ＲＴにおける航跡データＴＤRTの予測データＴＤRTpredを生成する機能を有している。周知のアルゴリズムは、例えば、カルマンフィルタのように観測値から時系列的に変化する物体における中心点を推定することができるアルゴリズムである。
相関処理部３５は、検知データＤＤRTと、候補点ＤＰＨの位置ＨＰを含む仮設定データＤＨと、航跡データＴＤRTの予測データＴＤRTpredとを受信する機能を有している。相関処理部３５は、検知データＤＤRTと航跡データＴＤの予測データＴＤRTpredとに相関があるか否かを判定する機能を有している。検知データＤＤRTと航跡データＴＤRTの予測データＴＤRTpredとの相関関係の有無は、ＳＮＮ（Ｓｉｍｐｌｅ Ｎｅａｒｅｓｔ Ｎｅｉｇｈｂｏｒ）アルゴリズム、ＧＮＮ（Ｇｌｏｂａｌ Ｎｅａｒｅｓｔ Ｎｅｉｇｈｂｏｒ）アルゴリズム、ＪＰＤＡ（Ｊｏｉｎｔ Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ Ｄａｔａ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ）アルゴリズム等を用いて判定される。
具体的には、検知データＤＤRTと航跡データＴＤRTの予測データＴＤRTpredとの相関関係の有無は、マハラノビス距離がゲート範囲に含まれるか否かに基づいて判定される。マハラノビス距離は、検知データＤＤRTに含まれる検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する位置Ｐと、航跡データＴＤRTの予測データＴＤRTpredに含まれる物体における中心点の位置Ｐとに基づいて導出される。導出されたマハラノビス距離がゲート範囲に含まれる場合、検知データＤＤRTと航跡データＴＤRTの予測データＴＤRTpredとの相関関係は有ると判定される。導出されたマハラノビス距離がゲート範囲に含まれない場合、検知データＤＤRTと航跡データＴＤRTの予測データＴＤRTpredとの相関関係は無いと判定される。
ゲート範囲は、車外情報センサ１における観測可能範囲に設定されている。車外情報センサ１における観測可能範囲は、車外情報センサ１の種類によって異なっている。従って、ゲート範囲は、車外情報センサ１の種類に応じて異なっている。
相関処理部３５は、検知データＤＤRTと航跡データＴＤRTの予測データＴＤRTpredとに相関がある場合、検知データＤＤRTと航跡データＴＤRTの予測データＴＤRTpredとの対応関係があると決定する機能を有している。相関処理部３５は、決定した対応関係に関するデータと共に、検知データＤＤRTと、候補点ＤＰＨの位置ＨＰを含む仮設定データＤＨと、航跡データＴＤRTの予測データＴＤRTpredとを統合した相関データＲＤRTを生成する機能を有している。相関データＲＤRTは、相関処理部３５によって更新処理部３６に供給可能なデータ構成に生成されている。
更新処理部３６は、相関データＲＤRTを受信する機能を有している。更新処理部３６は、検知点ＤＰの位置Ｐと、候補点ＤＰＨの位置ＨＰと、に基づいて、航跡データＴＤRTを更新する機能を有している。航跡データＴＤRTを更新する機能の詳細については後述する。
報知制御装置４は、航跡データＴＤRTを受信する機能を有している。報知制御装置４は、航跡データＴＤRTに基づいて、報知データを生成する機能を有している。報知データは、報知内容を特定するデータであって、出力先のデバイスに応じた形式で生成される。報知制御装置４は、報知データを図示しないディスプレイに出力することによって、ディスプレイに報知データの内容を報知させる。これにより、報知データの内容は、車室内にいる運転手に視覚的に報知される。報知制御装置４は、報知データをスピーカに出力することによって、スピーカに報知データの内容を報知させる。これにより、報知データの内容は、車室内にいる運転手に聴覚的に報知される。
車両制御装置５は、更新処理部３６によって出力される航跡データＴＤRTを受信する機能を有している。車両制御装置５は、航跡データＴＤRTに基づいて、自車の動作を制御する機能を有している。車両制御装置５は、航跡データＴＤRTに基づいて、自車が物体を回避するように、自車の動作を制御する。
図２は、図１の車外情報センサ１と物体との相対的な位置関係の一例を示す図である。
ここで、車外情報センサ１を正面視したときの中央における点を原点Ｏとする。原点Ｏを通る左右方向の水平軸をＹｓ軸とする。Ｙｓ軸は、車外情報センサ１を正面視したときに右方向を正の方向に定める。原点Ｏを通る上下方向の鉛直軸をＺｓ軸とする。Ｚｓ軸は、車外情報センサ１を正面視したときに上方向を正の方向に定める。原点Ｏを通り、Ｙｓ軸及びＺｓ軸と直交する前後方向の軸をＸｓ軸とする。Ｘｓ軸は、車外情報センサ１の前方を正の方向に定める。
図２の破線によって示すように、車外情報センサ１の観測可能範囲は、複数の仮想的な分解能セルに分割されている。分解能セルは、車外情報センサ１の分解能に基づいて特定されている。分解能セルは、車外情報センサ１の角度分解能及び距離分解能によって車外情報センサ１の観測可能範囲を分割している。車外情報センサ１の角度分解能及び距離分解能は、上記で説明したように、車外情報センサ１の測定原理によって異なっている。
各分解能セルは、最小検知範囲ＭＲ（ｉ，ｊ）で特定される。ここで、ｉは、原点Ｏを基準とした周方向に沿って分解能セルの場所を特定する。ｊは、原点Ｏを基準とした同心円の径方向に沿って分解能セルの場所を特定する。従って、ｉの数は、車外情報センサ１の角度分解能に応じて変動する。このため、車外情報センサ１の角度分解能が高くなるほど、ｉの最大数は増加する。一方、ｊの数は、車外情報センサ１の距離分解能に応じて変動する。このため、車外情報センサ１の距離分解能が高くなるほど、ｊの最大数は増加する。なお、ｉの正負の符号については、Ｘｓ軸を基準とした時計回りを正の周方向とし、Ｘｓ軸を基準とした反時計周りを負の周方向とする。
車外情報センサ１が車両Ｃａを検知したときには、検知点ＤＰ（Ｃａ）は、最小検知範囲ＭＲ（３，３）に含まれている。最小検知範囲ＭＲ（３，３）は、車両Ｃａの後方左側しか含まない大きさに設定されている。よって、検知点ＤＰ（Ｃａ）の位置Ｐと、車両Ｃａとの位置関係が特定されるので、車両Ｃａにおける検知点ＤＰ（Ｃａ）の位置Ｐは、車両Ｃａの後方左側に特定される。また、検知点ＤＰ（Ｃａ）が最小検知範囲ＭＲ（３，３）に含まれているため、検知点ＤＰ（Ｃａ）の車外情報センサ１に対する位置Ｐは、車外情報センサ１から車両Ｃａまでの距離が最短となる最近点の位置Ｐであると特定される。
一方、車外情報センサ１が車両Ｃｂを検知したときには、検知点ＤＰ（Ｃｂ）は、最小検知範囲ＭＲ（２，７）に含まれている。原点Ｏを基準とした同心円の径方向に沿って比較すると、最小検知範囲ＭＲ（３，３）よりも最小検知範囲ＭＲ（２，７）の方が原点Ｏから離れている。最小検知範囲ＭＲ（ｉ，ｊ）、即ち、分解能セルが同心円の径方向に沿って原点Ｏから離れるほど、車外情報センサ１の角度分解能は低くなる。このため、最小検知範囲ＭＲ（２，７）における車外情報センサ１の角度分解能は、最小検知範囲ＭＲ（３，３）における車外情報センサ１の角度分解能よりも低い。
また、最小検知範囲ＭＲ（２，７）は、車両Ｃｂの後方全体を含む大きさに設定されている。従って、検知点ＤＰ（Ｃｂ）の位置Ｐは、車両Ｃｂの後方全体においてどの位置Ｐであるかが定まらない。従って、検知点ＤＰ（Ｃｂ）の位置Ｐと、車両Ｃｂとの位置関係を特定することができない。これにより、車両Ｃｂにおける検知点ＤＰ（Ｃｂ）の位置Ｐを特定することができない。
そこで、車両Ｃｂにおける検知点ＤＰ（Ｃｂ）の位置Ｐを特定するための処理について説明する。
図３は、図２の車両Ｃａに対応する車両Ｃmodel1における検知点ＤＰ（Ｃmodel1）の位置Ｐの第１の候補となる候補点ＤＰＨ（１）の一例を示す図である。車外情報センサ１が物体として車両Ｃmodel1を検知したときには、検知点ＤＰ（Ｃmodel1）は、最小検知範囲ＭＲ（３，３）に含まれている。最小検知範囲ＭＲ（３，３）は、車両Ｃmodel1の後方左側しか含まない大きさに設定されている。従って、上記で説明したように、車両Ｃmodel1における検知点ＤＰ（Ｃmodel1）の位置Ｐとして、最近点が想定される。車両Ｃmodel1における検知点ＤＰ（Ｃmodel1）の位置Ｐとして最近点が想定される場合には、候補点ＤＰＨ（１）の位置ＨＰが、車両Ｃmodel1における検知点ＤＰ（Ｃmodel1）の位置Ｐの第１の候補となる。
換言すれば、図３の一例では、候補点ＤＰＨ（１）の位置ＨＰは、車両Ｃmodel1における検知点ＤＰ（Ｃmodel1）の位置Ｐの第１の候補である。
図４は、図２の車両Ｃｂに対応する車両Ｃmodel1における検知点ＤＰ（Ｃmodel1）の位置Ｐの第２の候補となる候補点ＤＰＨ（２）の一例を示す図である。車外情報センサ１が物体として車両Ｃmodel1を検知したときには、検知点ＤＰ（Ｃmodel1）は、最小検知範囲ＭＲ（２，７）に含まれている。最小検知範囲ＭＲ（２，７）は、車両Ｃmodel1の後方全体を含む大きさに設定されている。従って、上記で説明したように、検知点ＤＰ（Ｃmodel1）の位置Ｐは、車両Ｃmodelの後方全体においてどの位置Ｐであるかが定まらない。検知点ＤＰ（Ｃmodel1）の位置Ｐが車両Ｃmodelの後方全体においてどの位置Ｐであるかが定まらない場合には、候補点ＤＰＨ（２）の位置ＨＰが、車両Ｃmodel1における検知点ＤＰ（Ｃmodel1）の位置Ｐの第２の候補となる。候補点ＤＰＨ（２）の位置ＨＰは、車両Ｃmodel1の後部における後面中央点を想定している。後面中央点とは、車両Ｃmodel1の後部を正面視したときの中央における点である。
換言すれば、図４の一例では、候補点ＤＰＨ（２）の位置ＨＰは、車両Ｃmodel1における検知点ＤＰ（Ｃmodel1）の位置Ｐの第２の候補である。
図５は、車両Ｃmodel1における検知点ＤＰ（Ｃmodel1）の位置Ｐの他の候補となる候補点ＤＰＨ（３）の一例を示す図である。車外情報センサ１が物体として車両Ｃmodel1を検知したときには、検知点ＤＰ（Ｃmodel1）は、最小検知範囲ＭＲ（－１，７）に含まれている。例えば、最小検知範囲ＭＲ（－１，３）よりも最小検知範囲ＭＲ（－１，７）の方が原点Ｏから離れている。このため、最小検知範囲ＭＲ（－１，７）における車外情報センサ１の角度分解能は、最小検知範囲ＭＲ（－１，３）における車外情報センサ１の角度分解能よりも低い。
具体的には、最小検知範囲ＭＲ（－１，７）は、車両Ｃmodel1の前方全体を含む大きさに設定されている。従って、検知点ＤＰ（Ｃmodel1）の位置Ｐは、車両Ｃmodel1の前方全体においてどの位置Ｐであるかが定まらない。検知点ＤＰ（Ｃmodel1）の位置Ｐが車両Ｃmodelの前方全体においてどの位置Ｐであるかが定まらない場合には、候補点ＤＰＨ（３）の位置ＨＰが、車両Ｃmodel1における検知点ＤＰ（Ｃmodel1）の位置Ｐの他の候補となる。候補点ＤＰＨ（３）の位置ＨＰは、車両Ｃmodel1の前部における前面中央点を想定している。前面中央点とは、車両Ｃmodel1の前部を正面視したときの中央における点である。
換言すれば、図５の一例では、候補点ＤＰＨ（３）の位置ＨＰは、車両Ｃmodel1における検知点ＤＰ（Ｃmodel1）の位置Ｐの他の候補である。
図３及び図４を参照すると、車外情報センサ１が自車の前方を監視するミリ波レーダーである場合、候補点ＤＰＨ（１）及び候補点ＤＰＨ（２）のそれぞれの位置ＨＰが車両Ｃmodel1における検知点ＤＰ（Ｃmodel1）の位置Ｐの候補となる。
また、図４を参照すると、車外情報センサ１が自車の前方を監視するカメラであれば、候補点ＤＰＨ（２）の位置ＨＰが車両Ｃmodel1における検知点ＤＰ（Ｃmodel1）の位置Ｐの候補となる。
また、図３及び図５を参照すると、車外情報センサ１が自車の後方を監視するミリ波レーダーであれば、候補点ＤＰＨ（１）及び候補点ＤＰＨ（３）のそれぞれの位置ＨＰが車両Ｃmodel1における検知点ＤＰ（Ｃmodel1）の位置Ｐの候補となる。
このように、検知点ＤＰ（Ｃmodel1）の位置Ｐの候補点ＤＰＨが複数ある場合には、複数の候補点ＤＰＨ（Ｎ）のうち、１つの候補点ＤＰＨを選択する処理が実行されないと、車両Ｃmodel1における検知点ＤＰ（Ｃmodel1）の位置Ｐを特定することができない。そこで、複数ある候補点ＤＰＨ（Ｎ）のうち、１つの候補点ＤＰＨを選択して車両Ｃmodel1における検知点ＤＰ（Ｃmodel1）の位置Ｐの候補に採用する処理について説明する。
図６は、Ｎを自然数としたとき図３から図５の候補点ＤＰＨ（Ｎ）の信頼度ＤＯＲ（Ｎ）の設定例を示す図である。図６の一例では、信頼度ＤＯＲ（Ｎ）には、０以上１以下の実数が設定されている。上記で説明したように、車外情報センサ１が自車の前方を監視するミリ波レーダーであれば、候補点ＤＰＨ（１）及び候補点ＤＰＨ（２）が車両Ｃmodel1における検知点ＤＰ（Ｃmodel1）の候補となる。
そこで、候補点ＤＰＨ（１）に対する信頼度ＤＯＲ（１）と、候補点ＤＰＨ（２）に対する信頼度ＤＯＲ（２）とが比較されることによって、候補点ＤＰＨ（１）及び候補点ＤＰＨ（２）のいずれか一方が選択され、車両Ｃmodel1における検知点ＤＰ（Ｃmodel1）の位置Ｐの候補として設定される。これにより、候補点ＤＰＨ（１）及び候補点ＤＰＨ（２）のいずれか一方が採用される。
具体的には、上記で説明したように、分解能セルが同心円の径方向に沿って原点Ｏから離れるほど、車外情報センサ１の角度分解能は低くなる。言い換えれば、分解能セルが同心円の径方向に沿って原点Ｏに近づくほど、車外情報センサ１の角度分解能は高くなる。
従って、車外情報センサ１から検知点ＤＰ（Ｃmodel1）までの距離が近ければ、車両Ｃmodel1の後部は分解能セルに埋もれない。従って、車外情報センサ１から検知点ＤＰ（Ｃmodel1）までの距離が近ければ、信頼度ＤＯＲは高い。
換言すれば、候補点ＤＰＨの信頼度ＤＯＲは、車外情報センサ１から検知点ＤＰまでの距離に基づいて求まる。
そこで、車外情報センサ１から検知点ＤＰ（Ｃmodel1）までの距離が図６の判定閾値距離ＤTH1未満である場合、候補点ＤＰＨ（１）に対する信頼度ＤＯＲ（１）が１に設定され、候補点ＤＰＨ（２）に対する信頼度ＤＯＲ（２）が０に設定されている。この場合、信頼度ＤＯＲ（２）よりも信頼度ＤＯＲ（１）の方が信頼度ＤＯＲは高いため、信頼度ＤＯＲ（１）が選択される。信頼度ＤＯＲ（１）が選択されて設定される場合、信頼度ＤＯＲ（１）に対応する候補点ＤＰＨ（１）が採用される。車両Ｃmodel1における候補点ＤＰＨ（１）の位置ＨＰは、車両Ｃmodel1における最近点の位置Ｐである。
従って、車両Ｃmodel1における検知点ＤＰ（Ｃmodel1）の位置Ｐは、採用された候補点ＤＰＨ（１）の位置ＨＰによって、車両Ｃmodel1における最近点の位置Ｐにあると仮定される。
換言すれば、車外情報センサ１から検知点ＤＰ（Ｃmodel1）までの距離が図６の判定閾値距離ＤTH1未満である場合、車両Ｃmodel1における検知点ＤＰ（Ｃmodel1）の位置Ｐの候補として、複数の候補点ＤＰＨ（Ｎ）のうち、候補点ＤＰＨ（１）の位置ＨＰが採用される。これにより、車両Ｃmodel1における検知点ＤＰ（Ｃmodel1）の位置Ｐは、車両Ｃmodel1における最近点の位置Ｐにあると仮定される。
一方、車外情報センサ１から検知点ＤＰ（Ｃmodel1）までの距離が遠ければ、車両Ｃmodel1の後部は分解能セルに埋もれる。従って、車外情報センサ１から検知点ＤＰ（Ｃmodel1）までの距離が遠ければ、信頼度ＤＯＲは低い。
そこで、車外情報センサ１から検知点ＤＰ（Ｃmodel1）までの距離が図６の判定閾値距離ＤTH2以上である場合、候補点ＤＰＨ（１）に対する信頼度ＤＯＲ（１）が０に設定され、候補点ＤＰＨ（２）に対する信頼度ＤＯＲ（２）が１に設定されている。この場合、信頼度ＤＯＲ（１）よりも信頼度ＤＯＲ（２）の方が信頼度ＤＯＲは高いため、信頼度ＤＯＲ（２）が選択される。信頼度ＤＯＲ（２）が選択されて設定される場合、信頼度ＤＯＲ（２）に対応する候補点ＤＰＨ（２）が採用される。車両Ｃmodel1における候補点ＤＰＨ（２）の位置ＨＰは、車両Ｃmodel1における後面中央点の位置Ｐである。
従って、車両Ｃmodel1における検知点ＤＰ（Ｃmodel1）の位置Ｐは、採用された候補点ＤＰＨ（２）の位置ＨＰによって、車両Ｃmodel1における後面中央点の位置Ｐにあると仮定される。
換言すれば、車外情報センサ１から検知点ＤＰ（Ｃmodel1）までの距離が図６の判定閾値距離ＤTH2以上である場合、車両Ｃmodel1における検知点ＤＰ（Ｃmodel1）の位置Ｐの候補として、複数ある候補点ＤＰＨ（Ｎ）のうち、候補点ＤＰＨ（２）の位置ＨＰが採用される。これにより、車両Ｃmodel1における検知点ＤＰ（Ｃmodel1）の位置Ｐは、車両Ｃmodel1における後面中央点の位置Ｐにあると仮定される。
なお、図６の判定閾値距離ＤTH1は、同心円の径方向に沿った原点Ｏからの距離のうち、図３又は図５の最小検知範囲ＭＲ（３，３）を含む距離に設定されている。つまり、図６の判定閾値距離ＤTH1は、同心円の径方向に沿った原点Ｏからの距離のうち、図３、図４及び図５の最小検知範囲ＭＲ（ｉ，３）を含む距離に設定されている。
一方、図６の判定閾値距離ＤTH2は、同心円の径方向に沿った原点Ｏからの距離のうち、図４の最小検知範囲ＭＲ（２，７）を含む距離に設定されている。つまり、図６の判定閾値距離ＤTH2は、同心円の径方向に沿った原点Ｏからの距離のうち、図３、図４及び図５の最小検知範囲ＭＲ（ｉ，７）を含む距離に設定されている。
換言すれば、判定閾値距離ＤTH2は、判定閾値距離ＤTH1よりも原点Ｏから離れた距離に設定されている。具体的には、信頼度ＤＯＲ（１）は、判定閾値距離ＤTH1未満においては１に設定され、判定閾値距離ＤTH1以降においては下がり始め、判定閾値距離ＤTH2以降においては０に設定されている。一方、信頼度ＤＯＲ（２）は、判定閾値距離ＤTH1未満においては０に設定され、判定閾値距離ＤTH1以降においては上がり始め、判定閾値距離ＤTH2以降においては１に設定されている。このように、信頼度ＤＯＲ（１）及び信頼度ＤＯＲ（２）のそれぞれは、判定閾値距離ＤTH1未満と判定閾値距離ＤTH2以降とでは、互いに逆の傾向を示すように設定されている。判定閾値距離ＤTH1以上と判定閾値距離ＤTH2未満における信頼度ＤＯＲ（１）及び信頼度ＤＯＲ（２）のそれぞれは、車外情報センサ１における距離分解能と角度分解能との比率に基づいて決定される。
図７は、図１の航跡データＴＤの一例を示す図である。航跡データＴＤは、車両Ｃmodel2における中心点の位置Ｐ、車両Ｃmodel2における中心点の速度Ｖ、車両Ｃmodel2の幅Ｗ及び車両Ｃmodel2の長さＬの４つを含んでいる。車両Ｃmodel2における中心点の位置Ｐ、車両Ｃmodel2における中心点の速度Ｖ、車両Ｃmodel2の幅Ｗ及び車両Ｃmodel2の長さＬの４つのうち、車両Ｃmodel2における中心点の速度Ｖ、車両Ｃmodel2の幅Ｗ及び車両Ｃmodel2の長さＬの３つは、物体特定要素である。車両Ｃmodel2における中心点の位置Ｐ及び車両Ｃmodel2における中心点の速度Ｖは、ミリ波レーダー又はＬＩＤＡＲによって観測可能な物体の状態を示す。車両Ｃmodel2の幅Ｗ及び車両Ｃmodel2の長さＬは、カメラによって観測可能な物体の大きさを示す。
従って、航跡データＴＤとは、複数の異なる種類の車外情報センサ１の観測結果が統合されて形成されたデータである。例えば、航跡データＴＤは、ＴＤ（Ｐ，Ｖ，Ｗ，Ｌ）のようなベクトルデータとして構成されている。
図８は、図１の検知データＤＤの補正例を示す図である。検知データＤＤに含まれる各物体特定要素は、航跡データＴＤに含まれる各物体特定要素と対応している。具体的には、検知データＤＤは、検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する位置Ｐ、検知点ＤＰの速度Ｖ、車両Ｃmodel2の幅Ｗ及び車両Ｃmodel2の長さＬのうち、検知点ＤＰの速度Ｖ、車両Ｃmodel2の幅Ｗ及び車両Ｃmodel2の長さＬを物体特定要素として含んでいる。
従って、例えば、検知データＤＤは、航跡データＴＤと同様に、ＤＤ（Ｐ，Ｖ，Ｗ，Ｌ）のようなベクトルデータとして構成されている。
図８の一例では、補正前の検知データＤＤbeforeのうち検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する位置Ｐは、候補点ＤＰＨ（１）の位置ＨＰに基づいて特定された後、補正後の検知データＤＤafterとして、物体における中心点に補正されている。この検知データＤＤafterに含まれる検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する補正後の位置Ｐに基づいて、図７の航跡データＴＤは更新される。
換言すれば、更新処理部３６は、検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する位置Ｐを物体における候補点ＤＰＨの位置ＨＰに基づいて補正し、検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する補正後の位置Ｐに基づいて、物体の航跡を示す航跡データＴＤを更新する。
具体的には、更新処理部３６は、１つの検知点ＤＰに対応する候補点ＤＰＨの数が複数ある場合、物体の航跡を示す航跡データＴＤを更新する前段階として、複数の候補点ＤＰＨのそれぞれの信頼度ＤＯＲと、物体における複数の候補点ＤＰＨのそれぞれの位置ＨＰとに基づいて、検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する位置Ｐを補正する。
より具体的には、更新処理部３６は、物体における複数の候補点ＤＰＨのうち、最も信頼度ＤＯＲの高い候補点ＤＰＨの位置ＨＰに基づいて、検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する位置Ｐを補正する。
例えば、最も信頼度ＤＯＲが高い候補点ＤＰＨが候補点ＤＰＨ（１）である場合、候補点ＤＰＨ（１）が採用される。候補点ＤＰＨ（１）の位置ＨＰは、上記で説明したように、車両Ｃmodel2における最近点の位置Ｐである。これにより、車両Ｃmodel2における検知点ＤＰの位置Ｐは、車両Ｃmodel2における最近点の位置Ｐになると仮定される。
この最近点は、図８の一例では、車両Ｃmodel2における後部左端に該当する。従って、車両Ｃmodel2における後部左端の位置Ｐの座標は、車外情報センサ１を原点Ｏとしている。車両Ｃmodel2における後部左端の位置Ｐの座標は、検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する位置Ｐの座標から定まる。車両Ｃmodel2における後部左端の位置Ｐの座標が定まれば、車外情報センサ１により検知された車両Ｃmodel2の幅Ｗ及び長さＬを用いることにより、車両Ｃmodel2における後部左端の位置Ｐから車両Ｃmodel2における中心点までの補正量が正確に定まる。このように、検知点ＤＰの位置Ｐから候補点ＤＰＨ（１）の位置ＨＰを介して車両Ｃmodel2における中心点の位置Ｐが特定される。
具体的には、補正前の検知データＤＤbeforeに含まれる検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する位置Ｐにおいて、Ｘｓ軸方向の位置ＰXsに車両Ｃmodel2の長さＬの１／２が加算される。また、補正前の検知データＤＤbeforeに含まれる検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する位置Ｐにおいて、Ｙｓ軸方向の位置ＰYsに車両Ｃmodel2の幅Ｗの１／２が減算される。この結果、検知点ＤＰの位置Ｐから候補点ＤＰＨの位置ＨＰを介して車両Ｃmodel2における中心点の位置Ｐが特定される。
また、例えば、最も信頼度ＤＯＲが高い候補点ＤＰＨが候補点ＤＰＨ（２）である場合、候補点ＤＰＨ（２）が採用される。候補点ＤＰＨ（２）の位置ＨＰは、上記で説明したように、後面中央点の位置Ｐである。これにより、車両Ｃmodel2における検知点ＤＰの位置Ｐは、車両Ｃmodel2における後面中央点の位置Ｐに仮定される。
従って、車両Ｃmodel2における後面中央点の位置Ｐは、車外情報センサ１を原点Ｏとしている。車両Ｃmodel2における後面中央点の位置Ｐは、検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する位置Ｐの座標から定まる。車両Ｃmodel2における後面中央点の位置Ｐの座標が定まれば、車外情報センサ１により検知された車両Ｃmodel2の幅Ｗ及び車外情報センサ１により検知された車両Ｃmodel2の長さＬを用いることにより、車両Ｃmodel2における後面中央点の位置Ｐから車両Ｃmodel2における中心点までの補正量が正確に定まる。このように、検知点ＤＰの位置Ｐから候補点ＤＰＨ（２）の位置ＨＰを介して車両Ｃmodel2における中心点の位置Ｐが特定される。
具体的には、補正前の検知データＤＤbeforeに含まれる位置Ｐにおいて、Ｘｓ軸方向の位置ＰXsに車両Ｃmodel2の長さＬの１／２が加算される。また、補正前の検知データＤＤbeforeに含まれる位置Ｐにおいて、Ｙｓ軸方向の位置ＰYsについては、候補点ＤＰＨ（２）が採用されているため、そのままとなる。この結果、検知された検知点ＤＰの位置Ｐから候補点ＤＰＨ（２）の位置ＨＰを介して車両Ｃmodel2における中心点の位置Ｐが特定される。
換言すれば、更新処理部３６は、物体における検知点ＤＰの位置Ｐを、選択した候補点ＤＰＨの位置ＨＰに仮定する。これにより、物体における検知点ＤＰの位置Ｐは候補点ＤＰＨの位置ＨＰに特定される。この結果、物体と、検知点ＤＰの位置Ｐとの位置関係が特定されることにより、物体における検知点ＤＰの位置Ｐが特定される。
また、検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する位置Ｐは観測されている。従って、物体における検知点ＤＰの位置Ｐと、物体の中心点の位置Ｐとの位置関係が特定されれば、検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する位置Ｐを物体の中心点の位置Ｐに補正することができる。
そこで、更新処理部３６は、物体における特定された検知点ＤＰの位置Ｐを物体の中心点の位置Ｐに補正するための補正量を求める。
更新処理部３６は、求めた補正量を用いることによって、物体における検知点ＤＰの位置Ｐを物体の中心点の位置Ｐに補正する。これにより、更新処理部３６は、検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する位置Ｐを補正する。更新処理部３６は、検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する補正後の位置Ｐに基づいて、物体の航跡を示す航跡データＴＤを更新する。
ただし、詳しくは上記で説明したように、車外情報センサ１の種類、具体的には、車外情報センサ１の測定原理によって、観測可能な検知データＤＤに含まれる物体特定要素が異なる。物体特定要素は、上記で説明したように、物体の状態及び大きさの少なくとも１つを特定する。
そこで、更新処理部３６は、物体の状態及び大きさの少なくとも１つを特定する物体特定要素に基づいて、検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する位置Ｐを補正する。更新処理部３６は、検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する補正後の位置Ｐに基づいて、航跡データＴＤを更新する。
例えば、検知データＤＤには、検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する位置Ｐ及び検知点ＤＰの速度Ｖのみが含まれている場合、検知点ＤＰの位置Ｐは候補点ＤＰＨの位置ＨＰに仮定される。これにより、候補点ＤＰＨの位置ＨＰを介して、検知点ＤＰの位置Ｐと、車両Ｃmodel2との位置関係が特定される。この結果、車両Ｃmodel2における検知点ＤＰの位置Ｐが特定されるので、車両Ｃmodel2における検知点ＤＰの位置Ｐを介して、検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する位置Ｐを車両Ｃmodel2における中心点の位置Ｐに補正する補正量が求まる。この補正量を用いて、車両Ｃmodel2における検知点ＤＰの位置Ｐを車両Ｃmodel2における中心点の位置Ｐに補正することにより、検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する位置Ｐが補正される。この中心点の位置Ｐは、検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する補正後の位置Ｐである。この中心点の位置Ｐに基づいて、航跡データＴＤは更新される。
また、例えば、検知データＤＤには、検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する位置Ｐ、検知点ＤＰの速度Ｖ及び車両Ｃmodel2の幅Ｗのみが含まれている場合、検知点ＤＰのＹｓ軸方向の位置ＰYsについては、車両Ｃmodel2におけるＹｓ軸方向の中央点の位置Ｐに特定され、検知点ＤＰのＸｓ軸方向の位置ＰXsについては、候補点ＤＰＨのＸｓ軸方向の位置ＰXsに仮定される。これにより、車両Ｃmodel2におけるＹｓ軸方向の中央点の位置Ｐと、候補点ＤＰＨのＸｓ軸方向の位置ＰXsとを介して、検知点ＤＰの位置Ｐと、車両Ｃmodel2との位置関係が特定される。この結果、車両Ｃmodel2における検知点ＤＰの位置Ｐが特定されるので、車両Ｃmodel2における検知点ＤＰの位置Ｐを介して、検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する位置Ｐを車両Ｃmodel2における中心点の位置Ｐに補正する補正量が求まる。この補正量を用いて、車両Ｃmodel2における検知点ＤＰの位置Ｐを車両Ｃmodel2における中心点の位置Ｐに補正することにより、検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する位置Ｐが補正される。この中心点の位置Ｐは、検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する補正後の位置Ｐである。この中心点の位置Ｐに基づいて、航跡データＴＤは更新される。
また、例えば、検知データＤＤには、検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する位置Ｐ、検知点ＤＰの速度Ｖ及び車両Ｃmodel2の長さＬのみが含まれている場合、検知点ＤＰのＸｓ軸方向の位置ＰXsについては、車両Ｃmodel2におけるＸｓ軸方向の中央点の位置Ｐに特定され、検知点ＤＰのＹｓ軸方向の位置ＰYsについては、候補点ＤＰＨのＹｓ軸方法の位置ＰYsに特定される。これにより、車両Ｃmodel2におけるＸｓ軸方向の中央点の位置Ｐと、候補点ＤＰＨのＹｓ軸方法の位置ＰYsとを介して、検知点ＤＰの位置Ｐと、車両Ｃmodel2との位置関係が特定される。この結果、車両Ｃmodel2における検知点ＤＰの位置Ｐが特定されるので、車両Ｃmodel2における検知点ＤＰの位置Ｐを介して、検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する位置Ｐを車両Ｃmodel2における中心点の位置Ｐに補正する補正量が求まる。この補正量を用いて、車両Ｃmodel2における検知点ＤＰの位置Ｐを車両Ｃmodel2における中心点の位置Ｐに補正することにより、検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する位置Ｐが補正される。この中心点の位置Ｐは、検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する補正後の位置Ｐである。この中心点の位置Ｐに基づいて、航跡データＴＤは更新される。
また、例えば、検知データＤＤには、検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する位置Ｐ、検知点ＤＰの速度Ｖ、車両Ｃmodel2の幅Ｗ及び長さＬのみが含まれている場合、検知点ＤＰのＹｓ軸方向の位置ＰYsについては、車両Ｃmodel2におけるＹｓ軸方向の中央点の位置Ｐに特定され、検知点ＤＰのＸｓ軸方向の位置ＰXsについては、車両Ｃmodel2におけるＸｓ軸方向の中央点の位置Ｐに特定される。これにより、車両Ｃmodel2におけるＹｓ軸方向の中央点の位置Ｐと、車両Ｃmodel2におけるＸｓ軸方向の中央点の位置Ｐとを介して、検知点ＤＰの位置Ｐと、車両Ｃmodel2との位置関係が特定される。この結果、車両Ｃmodel2における検知点ＤＰの位置Ｐが特定されるので、車両Ｃmodel2における検知点ＤＰの位置Ｐを介して、検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する位置Ｐを車両Ｃmodel2における中心点の位置Ｐに補正する補正量が求まる。この補正量を用いて、車両Ｃmodel2における検知点ＤＰの位置Ｐを車両Ｃmodel2における中心点の位置Ｐに補正することにより、検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する位置Ｐが補正される。この中心点の位置Ｐは、検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する補正後の位置Ｐである。この中心点の位置Ｐに基づいて、航跡データＴＤは更新される。
航跡データＴＤは、具体的には、最小二乗法、カルマンフィルタ、粒子フィルタ等の追尾処理によって更新される。
なお、最も信頼度ＤＯＲの高い候補点ＤＰＨの位置ＨＰではなく、複数の候補点ＤＰＨのそれぞれの位置Ｐに対して信頼度ＤＯＲで重み付け平均した候補点ＤＰＨの位置ＨＰを用いてもよい。具体的には、更新処理部３６は、各信頼度ＤＯＲに応じて、物体における複数の候補点ＤＰＨのそれぞれの位置Ｐに対して重み付け平均することにより、検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する位置Ｐを補正する。
次に、検知データＤＤに含まれる物体特定要素と、航跡データＴＤに含まれる物体特定要素との組み合わせによって、航跡データＴＤの更新内容が変わる一例について説明する。図９は、図８の検知データＤＤに基づいた図７の航跡データＴＤの更新例を示す図である。図９の一例では、車外情報センサ１から取得できない物体特定要素に対応して個別に予め設定値が設定されている。なお、車外情報センサ１から取得できない場合、物体特定要素が無いものとして処理されている。
更新処理部３６は、物体の幅Ｗ及び長さＬの少なくとも１つを物体特定要素として車外情報センサ１から取得できた場合、検知データＤＤと航跡データＴＤとの相関があれば、車外情報センサ１から取得できた物体特定要素に基づいて、航跡データＴＤを更新する。
一方、更新処理部３６は、物体の幅Ｗ及び長さＬの少なくとも１つを物体特定要素として車外情報センサ１から取得できない場合、物体の幅Ｗ及び長さＬのそれぞれに対応して個別に予め設定された設定値のうち、車外情報センサ１から取得できない物体特定要素に対応する設定値に基づいて、車外情報センサ１から取得できない物体特定要素の値を特定する。
図１０は、図７の航跡データＴＤに向きθがさらに含まれている一例を示す図である。車両Ｃmodel2の幅Ｗは、車両Ｃmodel2の向きθに対して垂直な車両Ｃmodel2の大きさとなる。車両Ｃmodel2の長さＬは、車両Ｃmodel2の向きθに対して平行な車両Ｃmodel2の大きさとなる。
車外情報センサ１の測定原理によって、車両Ｃmodel2の向きθが取得できる場合には、検知データＤＤの物体特定要素として車両Ｃmodel2の向きθが追加される。車外情報センサ１の測定原理によって、車両Ｃmodel2の向きθが取得できない場合には、車両Ｃmodel2、即ち、物体の対地速度に応じて向きθの設定が変わる。
物体の対地速度がゼロでない場合には、対地速度ベクトルの方向として、車両Ｃmodel2の向きθは観測可能となるので取得できる。一方、物体の対地速度がゼロ、即ち、物体が静止物体である場合には、初期角度０［ｄｅｇ］が予め設定された設定値として仮設定データＤＨに含まれる。
図１１は、図７の航跡データＴＤに高さＨがさらに含まれている一例を示す図である。車両Ｃmodel2の向きθは路面ＲＳに平行であって、車両Ｃmodel2の高さＨに垂直とする。
車外情報センサ１の測定原理によって、車両Ｃmodel2の高さＨが取得できる場合には、検知データＤＤの物体特定要素として車両Ｃmodel2の高さＨが追加される。車外情報センサ１の測定原理によって、車両Ｃmodel2の高さＨが取得できない場合には、初期高さ１．５［ｍ］が予め設定された設定値として仮設定データＤＨに含まれる。
図１２は、図７の航跡データＴＤに上端ＺHの位置及び下端ＺLの位置がさらに含まれている一例を示す図である。ただし、上端ＺHの位置≧下端ＺLの位置とする。ここで、下端ＺLの位置が０［ｍ］よりも大きい場合には、物体は看板又は道路標識のように物体よりも上方に存在する物であると判定される。
車外情報センサ１の測定原理によって上端ＺHの位置及び下端ＺLの位置が取得できる場合には、検知データＤＤの検知要素として上端ＺHの位置及び下端ＺLの位置が追加される。車外情報センサ１の測定原理によって上端ＺHの位置及び下端ＺLの位置が取得できない場合には、初期上端ＺHDEF＝１．５［ｍ］と初期下端ＺLDEF＝０［ｍ］とが予め設定された設定値として仮設定データＤＨに含まれる。
図１３は、図１の物体認識装置３による処理を説明するフローチャートである。ステップＳ１１において、時刻計測部３１は、現在時刻が処理時刻ｔｋに到達したか否かを判定する。時刻計測部３１によって現在時刻が処理時刻ｔｋに到達したと判定される場合、ステップＳ１１の処理はステップＳ１２の処理に移行する。時刻計測部３１によって現在時刻が処理時刻ｔｋに到達していないと判定される場合、ステップＳ１１の処理は継続する。
ステップＳ１２において、データ受信部３２は、それぞれの車外情報センサ１から検知データｄｄを受信する。次に、ステップＳ１２の処理は、ステップＳ１３の処理に移行する。
ステップＳ１３において、データ受信部３２は、各車外情報センサ１から検知データｄｄを受信した時刻を今回の関連時刻ＲＴとして検知データＤＤに関連付ける。次に、ステップＳ１３の処理は、ステップＳ１４の処理に移行する。
ステップＳ１４において、データ受信部３２は、全ての車外情報センサ１を未使用にマークする。次に、ステップＳ１４の処理は、ステップＳ１５の処理に移行する。
ステップＳ１５において、データ受信部３２は、未使用の車外情報センサ１が存在するか否かを判定する。データ受信部３２によって未使用の車外情報センサ１が存在すると判定される場合、ステップＳ１５の処理は、ステップＳ１６の処理に移行する。データ受信部３２によって未使用の車外情報センサ１が存在しないと判定される場合、ステップＳ１５の処理は、別の処理に移行せず、終了する。
ステップＳ１６において、予測処理部３４は、前回の関連時刻ＲＴにおける航跡データＴＤから今回の関連時刻ＲＴにおける航跡データＴＤの予測データＴＤRTpredを計算する。次に、ステップＳ１６の処理は、ステップＳ１７の処理に移行する。
ステップＳ１７において、仮設定部３３は、使用する車外情報センサ１を選択する。次に、ステップＳ１７の処理は、ステップＳ１８の処理に移行する。
ステップＳ１８において、仮設定部３３は、選択した車外情報センサ１の分解能に基づいて、選択した車外情報センサ１が検知した物体における少なくとも１つの候補点ＤＰＨの位置ＨＰを設定する。次に、ステップＳ１８の処理は、ステップＳ１９の処理に移行する。
ステップＳ１９において、相関処理部３５は、検知データＤＤRTと航跡データＴＤの予測データＴＤRTpredとに相関があるか否かを判定する。相関処理部３５によって検知データＤＤRTと航跡データＴＤの予測データＴＤRTpredとに相関があると判定される場合、ステップＳ１９の処理は、ステップＳ２０の処理に移行する。相関処理部３５によって検知データＤＤRTと航跡データＴＤの予測データＴＤRTpredとに相関がないと判定される場合、ステップＳ１９の処理は、ステップＳ２２の処理に移行する。
ステップＳ２０において、更新処理部３６は、図１４を用いて後述する位置補正処理を実行する。次に、ステップＳ２０の処理は、ステップＳ２１の処理に移行する。
ステップＳ２１において、更新処理部３６は、今回の関連時刻ＲＴにおいて検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する補正後の位置Ｐに基づいて、今回の関連時刻ＲＴにおける航跡データＴＤを更新する。次に、ステップＳ２１の処理は、ステップＳ２２の処理に移行する。
ステップＳ２２において、仮設定部３３は、検知データＤＤには物体特定要素が含まれているか否かを判定する。仮設定部３３によって検知データＤＤには物体特定要素が含まれていると判定される場合、ステップＳ２２の処理は、図１５を用いて後述されるステップＳ５１の処理に移行する。仮設定部３３によって検知データＤＤには物体特定要素が含まれていないと判定される場合、ステップＳ２２の処理は、ステップＳ２３の処理に移行する。
ステップＳ２３において、データ受信部３２は、選択した車外情報センサ１を使用済みにマークする。次に、ステップＳ２３の処理は、ステップＳ１５の処理に移行する。
図１４は、図１３のステップＳ２０における位置補正処理を説明するフローチャートである。ステップＳ３１において、更新処理部３６は、候補点ＤＰＨの数が複数あるか否かを判定する。更新処理部３６によって候補点ＤＰＨの数が複数あると判定される場合、ステップＳ３１の処理は、ステップＳ３２の処理に移行する。更新処理部３６によって候補点ＤＰＨの数が複数ないと判定される場合、ステップＳ３１の処理は、ステップＳ３７の処理に移行する。
ステップＳ３２において、更新処理部３６は、選択された車外情報センサ１から検知点ＤＰまでの距離に基づいて、複数の候補点ＤＰＨのそれぞれの信頼度ＤＯＲを求める。次に、ステップＳ３２の処理は、ステップＳ３３の処理に移行する。
ステップＳ３３において、更新処理部３６は、重み付け平均を実行するか否かを判定する。仮設定部３３によって重み付け平均を実行すると判定される場合、ステップＳ３３の処理は、ステップＳ３４の処理に移行する。仮設定部３３によって重み付け平均を実行しないと判定される場合、ステップＳ３３の処理は、ステップＳ３６の処理に移行する。
ステップＳ３４において、更新処理部３６は、各信頼度ＤＯＲに応じて、物体における複数の候補点ＤＰＨのそれぞれの位置Ｐに対して重み付け平均することにより、検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する位置Ｐに対する補正量を求める。次に、ステップＳ３４の処理は、ステップＳ３５の処理に移行する。
ステップＳ３５において、更新処理部３６は、検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する位置Ｐに対する補正量に基づいて、今回の関連時刻ＲＴにおける検知データＤＤに含まれる検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する位置Ｐを補正する。次に、ステップＳ３５の処理は、別の処理に移行せず、位置補正処理を終了する。
ステップＳ３６において、更新処理部３６は、複数の候補点ＤＰＨの位置ＨＰのうち、最も信頼度ＤＯＲの高い候補点ＤＰＨの位置ＨＰに基づいて、検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する位置Ｐに対する補正量を求める。次に、ステップＳ３６の処理は、ステップＳ３５の処理に移行する。
ステップＳ３７において、更新処理部３６は、設定された候補点ＤＰＨを採用する。次に、ステップＳ３７の処理は、ステップＳ３８の処理に移行する。
ステップＳ３８において、更新処理部３６は、採用した候補点ＤＰＨの位置ＨＰに基づいて、検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する位置Ｐに対する補正量を求める。次に、ステップＳ３８の処理は、ステップＳ３５の処理に移行する。
図１５は、図１３のステップＳ２２における判定処理の判定結果がＹｅｓである場合により分岐された処理を説明するフローチャートである。ステップＳ５１において、仮設定部３３は、選択した車外情報センサ１から受信した検知データｄｄには検知点ＤＰの速度Ｖが含まれているか否かを判定する。仮設定部３３によって、選択した車外情報センサ１から受信した検知データｄｄには検知点ＤＰの速度Ｖが含まれていると判定される場合、ステップＳ５１の処理は、ステップＳ５２の処理に移行する。仮設定部３３によって、選択した車外情報センサ１から受信した検知データｄｄには検知点ＤＰの速度Ｖが含まれていないと判定される場合、ステップＳ５１の処理は、図１６を用いて後述されるステップＳ８１の処理に移行する。
ステップＳ５２において、相関処理部３５は、検知データＤＤRTと航跡データＴＤの予測データＴＤRTpredとに相関があるか否かを判定する。相関処理部３５によって検知データＤＤRTと航跡データＴＤの予測データＴＤRTpredとに相関があると判定される場合、ステップＳ５２の処理は、ステップＳ５３の処理に移行する。相関処理部３５によって検知データＤＤRTと航跡データＴＤの予測データＴＤRTpredとに相関がないと判定される場合、ステップＳ５２の処理は、ステップＳ５４の処理に移行する。
ステップＳ５３において、更新処理部３６は、今回の関連時刻ＲＴにおける検知点ＤＰの速度Ｖに基づいて、今回の関連時刻ＲＴにおける航跡データＴＤに含まれる物体における中心点の速度Ｖを更新する。次に、ステップＳ５３の処理は、ステップＳ５４の処理に移行する。
ステップＳ５４において、仮設定部３３は、選択した車外情報センサ１から受信した検知データｄｄには他の物体特定要素が含まれているか否かを判定する。仮設定部３３によって、選択した車外情報センサ１から受信した検知データｄｄには他の物体特定要素が含まれていると判定される場合、ステップＳ５４の処理は、図１６を用いて後述されるステップＳ８１の処理に移行する。仮設定部３３によって、選択した車外情報センサ１から受信した検知データｄｄには他の物体特定要素が含まれていないと判定される場合、ステップＳ５４の処理は、ステップＳ５５の処理に移行する。
ステップＳ５５において、データ受信部３２は、選択した車外情報センサ１を使用済みにマークする。次に、ステップＳ５５の処理は、図１３のステップＳ１５の処理に戻る。
図１６は、図１５のステップＳ５１における判定処理の判定結果がＮｏである場合とステップＳ５４における判定処理の判定結果がＹｅｓである場合とにより分岐された処理を説明するフローチャートである。ステップＳ８１において、仮設定部３３は、選択した車外情報センサ１から受信した検知データｄｄに含まれる残りの物体特定要素である物体の幅Ｗ及び長さＬの少なくとも１つを物体特定要素として車外情報センサ１から取得できたか否かを判定する。仮設定部３３によって、選択した車外情報センサ１から受信した検知データｄｄに含まれる残りの物体特定要素である物体の幅Ｗ及び長さＬの少なくとも１つを物体特定要素として車外情報センサ１から取得できたと判定される場合、ステップＳ８１の処理は、ステップＳ８２の処理に移行する。仮設定部３３によって、選択した車外情報センサ１から受信した検知データｄｄに含まれる残りの物体特定要素である物体の幅Ｗ及び長さＬの少なくとも１つを物体特定要素として車外情報センサ１から取得できないと判定される場合、ステップＳ８１の処理は、ステップＳ８５の処理に移行する。
ステップＳ８２において、相関処理部３５は、検知データＤＤRTと航跡データＴＤの予測データＴＤRTpredとに相関があるか否かを判定する。相関処理部３５によって、検知データＤＤRTと航跡データＴＤの予測データＴＤRTpredとに相関があると判定される場合、ステップＳ８２の処理は、ステップＳ８３の処理に移行する。相関処理部３５によって、検知データＤＤRTと航跡データＴＤの予測データＴＤRTpredとに相関がないと判定される場合、ステップＳ８２の処理は、ステップＳ８４の処理に移行する。
ステップＳ８３において、更新処理部３６は、今回の関連時刻ＲＴにおける物体の幅Ｗ及び長さＬのうち、車外情報センサ１から取得できた物体特定要素に基づいて、今回の関連時刻ＲＴにおける航跡データＴＤに含まれる物体特定要素のうち、車外情報センサ１から取得できた物体特定要素に対応する物体特定要素を更新する。次に、ステップＳ８３の処理は、ステップＳ８４の処理に移行する。
ステップＳ８４において、データ受信部３２は、選択した車外情報センサ１を使用済みにマークする。次に、ステップＳ８４の処理は、図１３のステップＳ１５の処理に戻る。
ステップＳ８５において、更新処理部３６は、物体の幅Ｗ及び長さＬのそれぞれに対応して個別に予め設定された設定値のうち、車外情報センサ１から取得できない物体特定要素に対応する設定値に基づいて、車外情報センサ１から取得できない物体特定要素を特定する。次に、ステップＳ８５の処理は、ステップＳ８６の処理に移行する。
ステップＳ８６において、更新処理部３６は、特定した物体特定要素の値に基づいて、今回の関連時刻ＲＴにおける航跡データＴＤに含まれる物体特定要素のうち、特定した物体特定要素に対応する物体特定要素を更新する。次に、ステップＳ８６の処理は、ステップＳ８４の処理に移行する。
以上の説明から、物体認識装置３において、仮設定部３３は、物体を検知した車外情報センサ１の仕様に基づいて、物体における少なくとも１つの候補点ＤＰＨの位置ＨＰを設定する。また、物体認識装置３において、更新処理部３６は、車外情報センサ１が物体を検知したときの検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する位置を物体における候補点ＤＰＨの位置ＨＰに基づいて補正する。更新処理部３６は、検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する補正後の位置Ｐに基づいて、物体の航跡を示す航跡データＴＤを更新する。
車外情報センサ１は、上記で説明したように、車外情報センサ１の仕様によって異なる分解能となる。そこで、更新処理部３６は、航跡データＴＤを更新する前段階で、候補点ＤＰＨの位置に基づいて、検知点ＤＰの位置Ｐを補正する。仮設定部３３は、更新処理部３６により検知点ＤＰの位置Ｐが補正される前段階で、物体を検知した車外情報センサ１の仕様に基づいて、物体における少なくとも１つの候補点ＤＰＨの位置ＨＰを設定する。従って、車外情報センサ１の仕様に含まれる分解能に起因するずれを補正した検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する補正後の位置Ｐに基づいて、航跡データＴＤを更新することができる。これにより、物体の航跡データＴＤの精度を向上させることができる。
更新処理部３６は、１つの検知点ＤＰに対応する候補点ＤＰＨの数が複数ある場合、複数の候補点ＤＰＨのそれぞれの信頼度ＤＯＲと、物体における複数の候補点ＤＰＨのそれぞれの位置Ｐとに基づいて、検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する位置Ｐを補正する。従って、候補点ＤＰＨの位置ＨＰの信頼度ＤＯＲも考慮された上で、検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する位置Ｐを補正する。これにより、複数の候補点ＤＰＨのそれぞれを効果的に利用することができる。
また、更新処理部３６は、物体における複数の候補点ＤＰＨの位置ＨＰのうち、最も信頼度ＤＯＲの高い候補点ＤＰＨの位置ＨＰに基づいて、検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する位置Ｐを補正する。
１つの物体における候補点ＤＰＨが複数あれば、１つの物体における複数の候補点ＤＰＨの位置ＨＰのそれぞれの設定精度は、異なる可能性がある。よって、更新処理部３６は、１つの物体における複数の候補点ＤＰＨの位置ＨＰのうち、信頼度ＤＯＲが最大の候補点ＤＰＨの位置ＨＰに基づいて、検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する位置Ｐを補正する。従って、１つの物体における最も設定精度の高い候補点ＤＰＨの位置ＨＰを利用することができる。これにより、同一の車外情報センサ１の分解能に基づいて設定された１つの物体における複数の候補点ＤＰＨの位置ＨＰのうち最も設定精度の高い候補点ＤＰＨの位置ＨＰを利用することができる。
また、更新処理部３６は、各信頼度ＤＯＲに応じて、１つの物体における複数の候補点ＤＰＨのそれぞれの位置Ｐに対して重み付け平均することにより、検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する位置Ｐを補正する。
１つの物体における候補点ＤＰＨが複数あれば、１つの物体における複数の候補点ＤＰＨの位置ＨＰのそれぞれの設定精度は異なる。よって、更新処理部３６は、１つの物体における複数の候補点ＤＰＨの位置ＨＰに対して重み付け平均することにより、検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する位置Ｐを補正する。従って、１つの物体における複数の候補点ＤＰＨのうち、信頼度ＤＯＲの低い候補点ＤＰＨの影響を弱め、信頼度ＤＯＲの高い候補点ＤＰＨの影響を強めた上で、検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する位置Ｐを補正することができる。これにより、同一の車外情報センサ１の分解能に基づいて設定された１つの物体における複数の候補点ＤＰＨの位置ＨＰのそれぞれの信頼度ＤＯＲを反映させた上で検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する位置Ｐを補正することができる。
また、更新処理部３６は、車外情報センサ１から検知点ＤＰまでの距離に基づいて、各信頼度ＤＯＲを求める。
車外情報センサ１の分解能は、車外情報センサ１から検知点ＤＰまでの距離によって異なる分解能となる。例えば、車外情報センサ１がミリ波レーダーから構成されている場合には、検知点ＤＰまでの距離が近ければ、検知点ＤＰが最近点である可能性が高い。一方、検知点ＤＰまでの距離が遠ければ、検知点ＤＰが分解能セルに埋もれる。よって、検知点ＤＰは、物体の中央から反射されている反射点として仮定される。従って、更新処理部３６は、車外情報センサ１から検知点ＤＰまでの距離に基づいて、各信頼度を求める。これにより、車外情報センサ１の性能に基づいて信頼度ＤＯＲを求めることができる。
また、更新処理部３６は、物体の幅Ｗ及び長さＬの少なくとも１つを物体特定要素として車外情報センサ１から取得できない場合、物体の幅Ｗ及び長さＬのそれぞれに対応して個別に予め設定された設定値のうち、車外情報センサ１から取得できない物体特定要素に対応する設定値に基づいて、車外情報センサ１から取得できない物体特定要素の値を特定する。
従って、車外情報センサ１から物体の幅Ｗ及び長さＬを取得できなかったとしても、誤差を抑えて航跡データＴＤを更新することができる。これにより、自車と、物体との相対的な位置関係を大きく外すことがないので、自車の自動運転の精度の低下を最小限に抑えることができる。
実施の形態２．
実施の形態２において、実施の形態１と同一又は同等の構成及び機能については、その説明を省略する。実施の形態２は、図１５のステップＳ５１における判定処理の判定結果がＮｏである場合とステップＳ５４における判定処理の判定結果がＹｅｓである場合とにより分岐された処理が実施の形態１と異なる。他の構成は、実施の形態１と同様である。つまり、その他の構成は実施の形態１と同一又は同等の構成及び機能であり、これらの部分には同一符号を付している。
図１７は、実施の形態２による図１５のステップＳ５１における判定処理の判定結果がＮｏである場合とステップＳ５４における判定処理の判定結果がＹｅｓである場合とにより分岐された処理を説明するフローチャートである。ステップＳ９１において、仮設定部３３は、選択した車外情報センサ１から受信した検知データｄｄに含まれる残りの物体特定要素である物体の幅Ｗ、長さＬ及び向きθの少なくとも１つを物体特定要素として車外情報センサ１から取得できたか否かを判定する。仮設定部３３によって、選択した車外情報センサ１から受信した検知データｄｄに含まれる残りの物体特定要素である物体の幅Ｗ、長さＬ及び向きθの少なくとも１つを物体特定要素として車外情報センサ１から取得できたと判定される場合、ステップＳ９１の処理は、ステップＳ９２の処理に移行する。仮設定部３３によって、選択した車外情報センサ１から受信した検知データｄｄに含まれる残りの物体特定要素である物体の幅Ｗ、長さＬ及び向きθの少なくとも１つを物体特定要素として車外情報センサ１から取得できないと判定される場合、ステップＳ９１の処理は、ステップＳ９５の処理に移行する。
ステップＳ９２において、相関処理部３５は、検知データＤＤRTと航跡データＴＤの予測データＴＤRTpredとに相関があるか否かを判定する。相関処理部３５によって、検知データＤＤRTと航跡データＴＤの予測データＴＤRTpredとに相関があると判定される場合、ステップＳ９２の処理は、ステップＳ９３の処理に移行する。相関処理部３５によって、検知データＤＤRTと航跡データＴＤの予測データＴＤRTpredとに相関がないと判定される場合、ステップＳ９２の処理は、ステップＳ９４の処理に移行する。
ステップＳ９３において、更新処理部３６は、今回の関連時刻ＲＴにおける物体の幅Ｗ、長さＬ及び向きθのうち、車外情報センサ１から取得できた物体特定要素に基づいて、今回の関連時刻ＲＴにおける航跡データＴＤに含まれる物体特定要素のうち、車外情報センサ１から取得できた物体特定要素に対応する物体特定要素を更新する。次に、ステップＳ９３の処理は、ステップＳ９４の処理に移行する。
ステップＳ９４において、データ受信部３２は、選択した車外情報センサ１を使用済みにマークする。次に、ステップＳ９４の処理は、図１３のステップＳ１５の処理に戻る。
ステップＳ９５において、更新処理部３６は、物体の幅Ｗ、長さＬ及び向きθのそれぞれに対応して個別に予め設定された設定値のうち、車外情報センサ１から取得できない物体特定要素に対応する設定値に基づいて、車外情報センサ１から取得できない物体特定要素を特定する。次に、ステップＳ９５の処理は、ステップＳ９６の処理に移行する。
ステップＳ９６において、更新処理部３６は、特定した物体特定要素の値に基づいて、今回の関連時刻ＲＴにおける航跡データＴＤに含まれる物体特定要素のうち、特定した物体特定要素に対応する物体特定要素を更新する。次に、ステップＳ９６の処理は、ステップＳ９４の処理に移行する。
以上の説明によれば、物体認識装置３において、更新処理部３６は、物体の幅Ｗ、長さＬ及び向きθの少なくとも１つを物体特定要素として車外情報センサ１から取得できない場合、物体の幅Ｗ、長さＬ及び向きθのそれぞれに対応して個別に予め設定された設定値のうち、車外情報センサ１から取得できない物体特定要素に対応する設定値に基づいて、車外情報センサ１から取得できない物体特定要素の値を特定する。
従って、車外情報センサ１から物体の幅Ｗ、長さＬ及び向きθを取得できなかったとしても、誤差を抑えて航跡データＴＤを更新することができる。これにより、自車と、物体との相対的な位置関係を大きく外すことがないので、自車の自動運転の精度の低下を最小限に抑えることができる。
実施の形態３．
実施の形態３において、実施の形態１並びに実施の形態２と同一又は同等の構成及び機能については、その説明を省略する。実施の形態３は、図１５のステップＳ５１における判定処理の判定結果がＮｏである場合とステップＳ５４における判定処理の判定結果がＹｅｓである場合とにより分岐された処理が実施の形態１並びに実施の形態２と異なる。他の構成は、実施の形態１並びに実施の形態２と同様である。つまり、その他の構成は実施の形態１並びに実施の形態２と同一又は同等の構成及び機能であり、これらの部分には同一符号を付している。
図１８は、実施の形態３による図１５のステップＳ５１における判定処理の判定結果がＮｏである場合とステップＳ５４における判定処理の判定結果がＹｅｓである場合とにより分岐された処理を説明するフローチャートである。ステップＳ１０１において、仮設定部３３は、選択した車外情報センサ１から受信した検知データｄｄに含まれる残りの物体特定要素である物体の幅Ｗ、長さＬ、向きθ及び高さＨの少なくとも１つを物体特定要素として車外情報センサ１から取得できたか否かを判定する。仮設定部３３によって、選択した車外情報センサ１から受信した検知データｄｄに含まれる残りの物体特定要素である物体の幅Ｗ、長さＬ、向きθ及び高さＨの少なくとも１つを物体特定要素として車外情報センサ１から取得できたと判定される場合、ステップＳ１０１の処理は、ステップＳ１０２の処理に移行する。仮設定部３３によって、選択した車外情報センサ１から受信した検知データｄｄに含まれる残りの物体特定要素である物体の幅Ｗ、長さＬ、向きθ及び高さＨの少なくとも１つを物体特定要素として車外情報センサ１から取得できないと判定される場合、ステップＳ１０１の処理は、ステップＳ１０５の処理に移行する。
ステップＳ１０２において、相関処理部３５は、検知データＤＤRTと航跡データＴＤの予測データＴＤRTpredとに相関があるか否かを判定する。相関処理部３５によって、検知データＤＤRTと航跡データＴＤの予測データＴＤRTpredとに相関があると判定される場合、ステップＳ１０２の処理は、ステップＳ１０３の処理に移行する。相関処理部３５によって、検知データＤＤRTと航跡データＴＤの予測データＴＤRTpredとに相関がないと判定される場合、ステップＳ１０２の処理は、ステップＳ１０４の処理に移行する。
ステップＳ１０３において、更新処理部３６は、今回の関連時刻ＲＴにおける物体の幅Ｗ、長さＬ、向きθ及び高さＨのうち、車外情報センサ１から取得できた物体特定要素に基づいて、今回の関連時刻ＲＴにおける航跡データＴＤに含まれる物体特定要素のうち、車外情報センサ１から取得できた物体特定要素に対応する物体特定要素を更新する。次に、ステップＳ１０３の処理は、ステップＳ１０４の処理に移行する。
ステップＳ１０４において、データ受信部３２は、選択した車外情報センサ１を使用済みにマークする。次に、ステップＳ１０４の処理は、図１３のステップＳ１５の処理に戻る。
ステップＳ１０５において、更新処理部３６は、物体の幅Ｗ、長さＬ、向きθ及び高さＨのそれぞれに対応して個別に予め設定された設定値のうち、車外情報センサ１から取得できない物体特定要素に対応する設定値に基づいて、車外情報センサ１から取得できない物体特定要素を特定する。次に、ステップＳ１０５の処理は、ステップＳ１０６の処理に移行する。
ステップＳ１０６において、更新処理部３６は、特定した物体特定要素の値に基づいて、今回の関連時刻ＲＴにおける航跡データＴＤに含まれる物体特定要素のうち、特定した物体特定要素に対応する物体特定要素を更新する。次に、ステップＳ１０６処理は、ステップＳ１０４の処理に移行する。
以上の説明によれば、物体認識装置３において、更新処理部３６は、物体の幅Ｗ、長さＬ、向きθ及び高さＨの少なくとも１つを物体特定要素として車外情報センサ１から取得できない場合、物体の幅Ｗ、長さＬ、向きθ及び高さＨのそれぞれに対応して個別に予め設定された設定値のうち、車外情報センサ１から取得できない物体特定要素に対応する設定値に基づいて、車外情報センサ１から取得できない物体特定要素の値を特定する。
従って、車外情報センサ１から物体の幅Ｗ、長さＬ、向きθ及び高さＨを取得できなかったとしても、誤差を抑えて航跡データＴＤを更新することができる。これにより、自車と、物体との相対的な位置関係を大きく外すことがないので、自車の自動運転の精度の低下を最小限に抑えることができる。
実施の形態４．
実施の形態４において、実施の形態１、実施の形態２並びに実施の形態３と同一又は同等の構成及び機能については、その説明を省略する。実施の形態４は、図１５のステップＳ５１における判定処理の判定結果がＮｏである場合とステップＳ５４における判定処理の判定結果がＹｅｓである場合とにより分岐された処理が実施の形態１、実施の形態２並びに実施の形態３と異なる。他の構成は、実施の形態１、実施の形態２並びに実施の形態３と同様である。つまり、その他の構成は実施の形態１、実施の形態２並びに実施の形態３と同一又は同等の構成及び機能であり、これらの部分には同一符号を付している。
図１９は、実施の形態４による図１５のステップＳ５１における判定処理の判定結果がＮｏである場合とステップＳ５４における判定処理の判定結果がＹｅｓである場合とにより分岐された処理を説明するフローチャートである。ステップＳ１１１において、仮設定部３３は、選択した車外情報センサ１から受信した検知データｄｄに含まれる残りの物体特定要素である物体の幅Ｗ、長さＬ、向きθ、上端ＺHの位置Ｐ及び下端ＺLの位置Ｐの少なくとも１つを物体特定要素として車外情報センサ１から取得できたか否かを判定する。仮設定部３３によって、選択した車外情報センサ１から受信した検知データｄｄに含まれる残りの物体特定要素である物体の幅Ｗ、長さＬ、向きθ、上端ＺHの位置Ｐ及び下端ＺLの位置Ｐの少なくとも１つを物体特定要素として車外情報センサ１から取得できたと判定される場合、ステップＳ１１１の処理は、ステップＳ１１２の処理に移行する。仮設定部３３によって、選択した車外情報センサ１から受信した検知データｄｄに含まれる残りの物体特定要素である物体の幅Ｗ、長さＬ、向きθ、上端ＺHの位置Ｐ及び下端ＺLの位置Ｐの少なくとも１つを物体特定要素として車外情報センサ１から取得できないと判定される場合、ステップＳ１１１の処理は、ステップＳ１１５の処理に移行する。
ステップＳ１１２において、相関処理部３５は、検知データＤＤRTと航跡データＴＤの予測データＴＤRTpredとに相関があるか否かを判定する。相関処理部３５によって、検知データＤＤRTと航跡データＴＤの予測データＴＤRTpredとに相関があると判定される場合、ステップＳ１１２の処理は、ステップＳ１１３の処理に移行する。相関処理部３５によって、検知データＤＤRTと航跡データＴＤの予測データＴＤRTpredとに相関がないと判定される場合、ステップＳ１１２の処理は、ステップＳ１１４の処理に移行する。
ステップＳ１１３において、更新処理部３６は、今回の関連時刻ＲＴにおける物体の幅Ｗ、長さＬ、向きθ、上端ＺHの位置及び下端ＺLの位置のうち、車外情報センサ１から取得できた物体特定要素に基づいて、今回の関連時刻ＲＴにおける航跡データＴＤに含まれる物体特定要素のうち、車外情報センサ１から取得できた物体特定要素に対応する物体特定要素を更新する。次に、ステップＳ１１３の処理は、ステップＳ１１４の処理に移行する。
ステップＳ１１４において、データ受信部３２は、選択した車外情報センサ１を使用済みにマークする。次に、ステップＳ１１４の処理は、図１３のステップＳ１５の処理に戻る。
ステップＳ１１５において、更新処理部３６は、物体の幅Ｗ、長さＬ、向きθ、上端ＺHの位置及び下端ＺLの位置のそれぞれに対応して個別に予め設定された設定値のうち、車外情報センサ１から取得できない物体特定要素に対応する設定値に基づいて、車外情報センサ１から取得できない物体特定要素を特定する。次に、ステップＳ１１５の処理は、ステップＳ１１６の処理に移行する。
ステップＳ１１６において、更新処理部３６は、特定した物体特定要素の値に基づいて、今回の関連時刻ＲＴにおける航跡データＴＤに含まれる物体特定要素のうち、特定した物体特定要素に対応する物体特定要素を更新する。次に、ステップＳ１１６の処理は、ステップＳ１１４の処理に移行する。
以上の説明によれば、物体認識装置３において、更新処理部３６は、物体の幅Ｗ、長さＬ、向きθ、上端ＺHの位置及び下端ＺLの位置の少なくとも１つを物体特定要素として車外情報センサ１から取得できない場合、物体の幅Ｗ、長さＬ、向きθ、上端ＺHの位置及び下端ＺLの位置のそれぞれに対応して個別に予め設定された設定値のうち、車外情報センサ１から取得できない物体特定要素に対応する設定値に基づいて、車外情報センサ１から取得できない物体特定要素の値を特定する。
従って、車外情報センサ１から物体の幅Ｗ、長さＬ、向きθ、上端ＺHの位置及び下端ＺLの位置を取得できなかったとしても、誤差を抑えて航跡データＴＤを更新することができる。これにより、自車と、物体との相対的な位置関係を大きく外すことがないので、自車の自動運転の精度の低下を最小限に抑えることができる。
また、物体の幅Ｗ、長さＬ、向きθに加え、上端ＺHの位置及び下端ＺLの位置も補正されていれば、物体が静止物体であるか否かを特定できる。静止物体は、例えば、看板である。静止物体は、道路標識であってもよい。従って、物体の種類を特定できる。これにより、自車の自動運転の精度をさらに高めることができる。
実施の形態５．
実施の形態５において、実施の形態１、実施の形態２、実施の形態３並びに実施の形態４と同一又は同等の構成及び機能については、その説明を省略する。実施の形態５は、複数の候補点ＤＰＨを絞り込む点が実施の形態１と異なる。他の構成は、実施の形態１、実施の形態２、実施の形態３並びに実施の形態４と同様である。つまり、その他の構成は実施の形態１、実施の形態２、実施の形態３並びに実施の形態４と同一又は同等の構成及び機能であり、これらの部分には同一符号を付している。
図２０は、実施の形態５による図１３のステップＳ２０における位置補正処理の他の例を説明するフローチャートである。ステップＳ１６１において、更新処理部３６は、候補点ＤＰＨの数が複数あるか否かを判定する。更新処理部３６によって、候補点ＤＰＨの数が複数あると判定される場合、ステップＳ１６１の処理は、ステップＳ１６２の処理に移行する。更新処理部３６によって、候補点ＤＰＨの数が複数ないと判定される場合、ステップＳ１６１の処理は、ステップＳ１７０の処理に移行する。
ステップＳ１６２において、更新処理部３６は、航跡データＴＤの更新履歴を参照する。次に、ステップＳ１６２の処理は、ステップＳ１６３の処理に移行する。
ステップＳ１６３において、更新処理部３６は、今回の関連時刻ＲＴにおける検知データＤＤを観測した車外情報センサ１の種類が前回の関連時刻ＲＴにおける検知データＤＤを観測した車外情報センサ１の種類と異なるか否かを判定する。更新処理部３６によって、今回の関連時刻ＲＴにおける検知データＤＤを観測した車外情報センサ１の種類が前回の関連時刻ＲＴにおける検知データＤＤを観測した車外情報センサ１の種類と異なると判定される場合、ステップＳ１６３の処理は、ステップＳ１６４の処理に移行する。更新処理部３６によって、今回の関連時刻ＲＴにおける検知データＤＤを観測した車外情報センサ１の種類が前回の関連時刻ＲＴにおける検知データＤＤを観測した車外情報センサ１の種類と異ならないと判定される場合、即ち今回の関連時刻ＲＴにおける検知データＤＤを観測した車外情報センサ１の種類が前回の関連時刻ＲＴにおける検知データＤＤを観測した車外情報センサ１の種類と同じであると判定される場合、ステップＳ１６３の処理は、ステップＳ１６８の処理に移行する。
ステップＳ１６４において、更新処理部３６は、航跡データＴＤの予測データＴＤRTpredに含まれる物体における中心点の位置Ｐと、検知データＤＤに含まれる検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する位置Ｐとに基づいて、複数の候補点ＤＰＨのそれぞれの正確度を決める。次に、ステップＳ１６４の処理は、ステップＳ１６５の処理に移行する。
ステップＳ１６５において、更新処理部３６は、複数の候補点ＤＰＨのうち、正確度の最も低い候補点ＤＰＨを破棄する。次に、ステップＳ１６５の処理は、ステップＳ１６６の処理に移行する。
ステップＳ１６６において、更新処理部３６は、破棄されていない候補点ＤＰＨのうち、正確度の最も高い候補点ＤＰＨを採用する。次に、ステップＳ１６６の処理は、ステップＳ１６７の処理に移行する。
ステップＳ１６７において、更新処理部３６は、採用した候補点ＤＰＨの位置ＨＰに基づいて、今回の関連時刻ＲＴにおける検知データＤＤに含まれる検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する位置Ｐを補正する。次に、ステップＳ１６７の処理は、別の処理に移行せず、位置補正処理を終了する。
ステップＳ１６８において、更新処理部３６は、候補点ＤＰＨの信頼度ＤＯＲを計算する。次に、ステップＳ１６８の処理は、ステップＳ１６９の処理に移行する。
ステップＳ１６９において、更新処理部３６は、信頼度ＤＯＲに基づいて、候補点ＤＰＨを採用する。次に、ステップＳ１６９の処理は、ステップＳ１６７の処理に移行する。
ステップＳ１７０において、更新処理部３６は、設定した候補点ＤＰＨを採用する。次に、ステップＳ１７０の処理は、ステップＳ１６７の処理に移行する。
例えば、車外情報センサ１がカメラである場合、検知データｄｄには、検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する位置Ｐ、検知点ＤＰの速度Ｖ及び物体の幅Ｗが含まれている。また、車外情報センサ１がカメラである場合、候補点ＤＰＨ（２）が物体における検知点ＤＰの位置Ｐの候補になる。よって、ステップＳ１６１の処理、ステップＳ１７０の処理及びステップＳ１６７の処理によって、候補点ＤＰＨ（２）の位置ＨＰに基づいて、検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する位置Ｐが補正される。
一方、車外情報センサ１がミリ波レーダーである場合、検知データｄｄには、検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する位置Ｐ及び検知点ＤＰの速度Ｖが含まれている。また、車外情報センサ１がミリ波レーダーである場合、候補点ＤＰＨ（１）及び候補点ＤＰＨ（２）のそれぞれが物体における検知点ＤＰの位置Ｐの候補になる。
ここで、カメラの検知データｄｄと航跡データＴＤとが相関関係が成立することによって、ステップＳ１６１の処理、ステップＳ１７０の処理及びステップＳ１６７の処理が実行された後、ミリ波レーダーの検知データｄｄと航跡データＴＤとの相関が成立する場合もある。
さらに、検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する位置Ｐと、物体の中心点の位置Ｐとに基づいて、候補点ＤＰＨ（２）の正確度よりも候補点ＤＰＨ（１）の正確度が高いと判定される場合がある。このような正確度が判定された場合には、ステップＳ１６４の処理、ステップＳ１６５の処理及びステップＳ１６６の処理によって、物体における検知点ＤＰの位置Ｐの候補から候補点ＤＰＨ（２）が破棄され、候補点ＤＰＨ（１）が採用される。
以上の説明から、物体認識装置３において、更新処理部３６は、航跡データＴＤの更新履歴に基づいて、複数の候補点ＤＰＨの一部を破棄する。
航跡データＴＤの更新履歴には、物体の移動に伴い少なくとも物体の中心点の位置Ｐが更新された履歴が含まれている。物体の中心点の位置Ｐが更新された履歴は、物体を検知した車外情報センサ１と関連付けられている。従って、航跡データＴＤの更新履歴が参照されれば、物体の中心点の位置Ｐが更新された履歴を介して検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する位置Ｐが補正されたときに使用された車外情報センサ１の種類が参照可能である。これにより、物体を検知点ＤＰで検知したときの車外情報センサ１の種類が特定されれば、検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する位置Ｐを補正したときに使用した候補点ＤＰＨが特定可能である。
上記で説明したように、車外情報センサ１がミリ波レーダーから構成されていれば、最近点及び中央点が、候補点ＤＰＨになると考えられる。また、上記で説明したように、車外情報センサ１が単眼カメラから構成されていれば、中央点が候補点ＤＰＨになると考えられる。
ここで、複数の候補点ＤＰＨのそれぞれの正確度は、物体の中心点の位置Ｐと、検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する位置Ｐとに基づいて決まる。物体の中心点の位置Ｐ及び検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する位置Ｐは、物体の航跡に応じて変化する。例えば、物体の中心点の位置Ｐと、検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する位置Ｐとの位置関係から、物体の中心点の位置Ｐと検知点ＤＰの車外情報センサ１に対する位置Ｐとの間のユークリッド距離が図６の判定閾値距離ＤTH1未満である場合には、正確度が高い候補点ＤＰＨは、中央点よりも最近点であるとみなせる。この場合には、候補点ＤＰＨのうち、中央点の方を破棄し、最近点の方が採用される。
なお、図６の判定閾値距離ＤTH1は、検知点ＤＰの位置Ｐが車外情報センサ１の分解能セルに埋もれない範囲に定められている。
また、中央点は、自車の前方を移動中の物体であれば、物体の後面中央点である。中央点は、自車の後方を移動中の物体であれば、物体の前面中央点である。
以上の説明から、更新処理部３６は、航跡データＴＤの更新履歴に基づき、複数の候補点ＤＰＨの一部を破棄する。これにより、正確度の高い候補点ＤＰＨを航跡データＴＤの更新に利用することができる。
また、各実施の形態について、物体認識装置３を実行するための処理回路を備えている。処理回路は、専用のハードウェアであっても、メモリに格納されるプログラムを実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、プロセッサ、ＤＳＰともいう）であってもよい。
図２１は、ハードウェア構成例を説明する図である。図２１においては、処理回路２０１がバス２０２に接続されている。処理回路２０１が専用のハードウェアである場合、処理回路２０１は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ又はこれらを組み合わせたものが該当する。物体認識装置３の各部の機能のそれぞれは、処理回路２０１で実現されてもよいし、各部の機能はまとめて処理回路２０１で実現されてもよい。
図２２は、他のハードウェア構成例を説明する図である。図２２においては、プロセッサ２０３及びメモリ２０４がバス２０２に接続されている。処理回路がＣＰＵの場合、物体認識装置３の各部の機能は、ソフトウェア、ファームウェア又はソフトウェアとファームウェアとの組み合わせにより実現される。ソフトウェア又はファームウェアはプログラムとして記述され、メモリ２０４に格納される。処理回路は、メモリ２０４に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、各部の機能を実現する。すなわち、物体認識装置３は、処理回路により実行されるときに、時刻計測部３１、データ受信部３２、仮設定部３３、予測処理部３４、相関処理部３５及び更新処理部３６を制御するステップが結果的に実行されることになるプログラムを格納するためのメモリ２０４を備えている。また、これらのプログラムは、時刻計測部３１、データ受信部３２、仮設定部３３、予測処理部３４、相関処理部３５及び更新処理部３６を実行する手順又は方法をコンピュータに実行させるものであるといえる。ここで、メモリ２０４とは、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ等の、不揮発性若しくは揮発性の半導体メモリ又は、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤ等が該当する。
なお、物体認識装置３の各部の機能は、一部が専用のハードウェアで実現され、他の一部がソフトウェア又はファームウェアで実現されるようにしてもよい。例えば、専用のハードウェアとしての処理回路で仮設定部３３の機能を実現させることができる。また、処理回路がメモリ２０４に格納されたプログラムを読み出して実行することによって相関処理部３５の機能を実現させることが可能である。
このように、処理回路は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア又はこれらの組み合わせによって、上記の各機能を実現することができる。
以上、実施の形態１においては、検知データＤＤRTと航跡データＴＤRTの予測データＴＤRTpredとの相関関係の有無を、ＳＮＮアルゴリズム、ＧＮＮアルゴリズム、ＪＰＤＡアルゴリズム等によって求める処理の一例について説明したが、特にこれに限定されない。
例えば、検知データＤＤRTに含まれる各検知要素と、航跡データＴＤRTの予測データＴＤRTpredとに含まれる各航跡要素との差分が、予め定めた誤差量ｅの範囲内であるか否かによって、検知データＤＤRTと航跡データＴＤRTの予測データＴＤRTpredとの相関関係の有無が判定されてもよい。
具体的には、相関処理部３５は、検知データＤＤRTに含まれる車外情報センサ１に対する位置Ｐと、航跡データＴＤRTの予測データＴＤRTpredに含まれる位置Ｐとの距離差を導く。
相関処理部３５は、検知データＤＤRTに含まれる速度Ｖと、航跡データＴＤRTの予測データＴＤRTpredに含まれる速度Ｖとの速度差を導く。
相関処理部３５は、検知データＤＤRTに含まれる方位角と、航跡データＴＤRTの予測データＴＤRTpredに含まれる方位角との方位角差を導く。
相関処理部３５は、距離差、速度差及び方位角差のそれぞれを二乗したものを加算したものの平方根を求める。相関処理部３５は、求めた平方根が誤差量ｅを超える場合には相関関係が無いと判定する。相関処理部３５は、求めた平方根が誤差量ｅ以下である場合には相関関係が有ると判定する。このような判定処理によって、検知データＤＤRTと航跡データＴＤRTの予測データＴＤRTpredとの相関関係の有無が判定されてもよい。
また、例えば、検知点ＤＰの速度Ｖに基づいて検知点ＤＰにおける対地速度が求められてもよい。検知点ＤＰにおける対地速度が求められていれば、検知点ＤＰにおける対地速度に基づいて、車外情報センサ１によって検知された物体が車両Ｃmodel2であると判別できたとき、検知データＤＤの物体特定要素に車両Ｃmodel2の幅Ｗ及び長さＬが含まれていない場合がある。このような場合には、車両Ｃmodel2の幅Ｗが２［ｍ］に設定され、車両Ｃmodel2の長さＬが４．５［ｍ］に設定される。このように設定された車両Ｃmodel2の幅Ｗ及び長さＬも、車外情報センサ１から取得できない物体特定要素に対応して個別に予め設定された設定値である。
なお、更新処理部３６は、車外情報センサ１によって物体が検知されたときの検知点ＤＰの速度Ｖに基づいて、航跡データＴＤを更新してもよい。これにより、車外情報センサ１によって観測された観測結果を考慮した検知点ＤＰの速度Ｖに基づいて、航跡データＴＤを更新することができる。これにより、自車と、物体との相対的な位置関係を正確に捉えることができるので、自車の自動運転の精度をさらに高めることができる。
なお、実施の形態１における図１６に示すステップＳ８１～ステップＳ８６の処理、実施の形態２における図１７に示すステップＳ９１～ステップＳ９６の処理、実施の形態３における図１８に示すステップＳ１０１～ステップＳ１０６の処理及び実施の形態４における図１９に示すステップＳ１１１～ステップＳ１１６の処理のそれぞれは、ＣＰＵによって並列的に実行されることが可能である。
１ 車外情報センサ、２ 車両情報センサ、３ 物体認識装置、４ 報知制御装置、５ 車両制御装置、３１ 時刻計測部、３２ データ受信部、３３ 仮設定部、３４ 予測処理部、３５ 相関処理部、３６ 更新処理部。

Claims (12)

  1. 物体を検知したセンサの仕様に基づいて、前記物体における少なくとも１つの候補点の位置を設定する仮設定部と、
    前記センサが前記物体を検知したときの検知点の前記センサに対する位置を前記物体における前記候補点の位置に基づいて補正し、前記検知点の前記センサに対する補正後の位置に基づいて、前記物体の航跡を示す航跡データを更新する更新処理部と、
    を備え、
    前記仮設定部は、前記物体を検知した前記センサの前記仕様に含まれる分解能に基づいて、前記物体における少なくとも１つの前記候補点の位置を設定し、前記分解能には、前記センサの角度分解能及び距離分解能が含まれている物体認識装置。
  2. 前記更新処理部は、１つの前記検知点に対応する前記候補点の数が複数ある場合、複数の前記候補点のそれぞれの信頼度と、前記物体における複数の前記候補点のそれぞれの位置とに基づいて、前記検知点の前記センサに対する位置を補正する請求項１に記載の物体認識装置。
  3. 前記更新処理部は、前記物体における複数の前記候補点の位置のうち、最も信頼度の高い前記候補点の位置に基づいて、前記検知点の前記センサに対する位置を補正する請求項２に記載の物体認識装置。
  4. 前記更新処理部は、各前記信頼度に応じて、前記物体における複数の前記候補点のそれぞれの位置に対して重み付け平均することにより、前記検知点の前記センサに対する位置を補正する請求項２に記載の物体認識装置。
  5. 前記更新処理部は、前記センサから前記検知点までの距離に基づいて、各前記信頼度を求める請求項２から請求項４のいずれか一項に記載の物体認識装置。
  6. 前記更新処理部は、前記航跡データの更新履歴に基づいて、複数の前記候補点のうち、一部の前記候補点を破棄する請求項２から請求項５のいずれか一項に記載の物体認識装置。
  7. 前記更新処理部は、前記物体の状態及び大きさの少なくとも１つを特定する物体特定要素に基づいて、前記検知点の前記センサに対する位置を補正する請求項１から請求項６のいずれか一項に記載の物体認識装置。
  8. 前記更新処理部は、前記物体の幅及び長さの少なくとも１つを前記物体特定要素として前記センサから取得できない場合、前記物体の幅及び長さのそれぞれに対応して個別に予め設定された設定値のうち、前記センサから取得できない前記物体特定要素に対応する前記設定値に基づいて、前記センサから取得できない前記物体特定要素の値を特定する請求項７に記載の物体認識装置。
  9. 前記更新処理部は、前記物体の幅、長さ及び向きの少なくとも１つを前記物体特定要素として前記センサから取得できない場合、前記物体の幅、長さ及び向きのそれぞれに対応して個別に予め設定された設定値のうち、前記センサから取得できない前記物体特定要素に対応する前記設定値に基づいて、前記センサから取得できない前記物体特定要素の値を特定する請求項７に記載の物体認識装置。
  10. 前記更新処理部は、前記物体の幅、長さ、向き及び高さの少なくとも１つを前記物体特定要素として前記センサから取得できない場合、前記物体の幅、長さ、向き及び高さのそれぞれに対応して個別に予め設定された設定値のうち、前記センサから取得できない前記物体特定要素に対応する前記設定値に基づいて、前記センサから取得できない前記物体特定要素の値を特定する請求項７に記載の物体認識装置。
  11. 前記更新処理部は、前記物体の幅、長さ、向き、上端の位置及び下端の位置の少なくとも１つを前記物体特定要素として前記センサから取得できない場合、前記物体の幅、長さ、向き、上端の位置及び下端の位置のそれぞれに対応して個別に予め設定された設定値のうち、前記センサから取得できない前記物体特定要素に対応する前記設定値に基づいて、前記センサから取得できない前記物体特定要素の値を特定する請求項７に記載の物体認識装置。
  12. 物体を検知したセンサの仕様に基づいて、前記物体における少なくとも１つの候補点の位置を設定する工程と、
    前記センサが前記物体を検知したときの検知点の前記センサに対する位置を前記物体における前記候補点の位置に基づいて補正し、前記検知点の前記センサに対する補正後の位置に基づいて、前記物体の航跡を示す航跡データを更新する工程と、
    を含み、
    前記少なくとも１つの前記候補点の位置を設定する工程において、前記物体を検知した前記センサの前記仕様に含まれる分解能に基づいて、前記物体における少なくとも１つの前記候補点の位置を設定し、前記分解能には、前記センサの角度分解能及び距離分解能が含まれている物体認識方法。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002122669A (ja) 2000-10-18 2002-04-26 Nissan Motor Co Ltd 物体位置検出方法
JP2008298543A (ja) 2007-05-30 2008-12-11 Toyota Motor Corp 物体検出装置、及び車両用制御装置
JP2009014479A (ja) 2007-07-04 2009-01-22 Honda Motor Co Ltd 車両用物体検知装置
JP2016148514A (ja) 2015-02-10 2016-08-18 国立大学法人金沢大学 移動物体追跡方法および移動物体追跡装置
JP2017215161A (ja) 2016-05-30 2017-12-07 株式会社東芝 情報処理装置、および、情報処理方法
WO2019206863A1 (en) 2018-04-27 2019-10-31 Veoneer Sweden Ab Generic object tracking based on significant points

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002122669A (ja) 2000-10-18 2002-04-26 Nissan Motor Co Ltd 物体位置検出方法
JP2008298543A (ja) 2007-05-30 2008-12-11 Toyota Motor Corp 物体検出装置、及び車両用制御装置
JP2009014479A (ja) 2007-07-04 2009-01-22 Honda Motor Co Ltd 車両用物体検知装置
JP2016148514A (ja) 2015-02-10 2016-08-18 国立大学法人金沢大学 移動物体追跡方法および移動物体追跡装置
JP2017215161A (ja) 2016-05-30 2017-12-07 株式会社東芝 情報処理装置、および、情報処理方法
WO2019206863A1 (en) 2018-04-27 2019-10-31 Veoneer Sweden Ab Generic object tracking based on significant points

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