JPH06150195A - Object detector - Google Patents

Object detector

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JPH06150195A
JPH06150195A JP4294471A JP29447192A JPH06150195A JP H06150195 A JPH06150195 A JP H06150195A JP 4294471 A JP4294471 A JP 4294471A JP 29447192 A JP29447192 A JP 29447192A JP H06150195 A JPH06150195 A JP H06150195A
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真一 小島
Yoshiki Ninomiya
芳樹 二宮
Takero Hongo
武朗 本郷
Tokukazu Endo
徳和 遠藤
Yuichi Kubota
有一 久保田
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Toyota Central R&D Labs Inc
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Toyota Motor Corp
Toyota Central R&D Labs Inc
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Abstract

PURPOSE:To reduce an influence of erroneous recognition in the case that a noise or the like is erroneously recognized as a preceding vehicle by extending the holding time for missing of the preceding vehicle. CONSTITUTION:An object detecting means 10 detects the present position of a moving object like a running vehicle, and the past position of the object detected by the object detecting means 10 is stored in a storage means 12. A discriminating means 14 discriminates whether the detected object and the stored object correspond to each other or not based on the present position of the detected object and the position of the stored object stored in the storage means 12. An operation means 16 performs such operation that the degree of sureness is high in the case of the stored object judged to correspond to the detected object by the discriminating means 14 but is low in the case of the stored object judged to not correspond to it. A stored contents change means 18 changes stored contents for stored objects, whose degrees of sureness are equal to or higher than a prescribed value, basing on the detected present position and erases stored contents for stored objects whose degrees of sureness are lower than the prescribed value, and positions of detected objects which are judged to not correspond to stored objects by the discriminating means 14 are stored in the storage means 12.

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【産業上の利用分野】本発明は物体検出装置に係り、よ
り詳しくは、走行している車両等の移動物体を検出する
物体検出装置に関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an object detecting device, and more particularly to an object detecting device for detecting a moving object such as a moving vehicle.

【0002】[0002]

【従来の技術】従来より、レーダ類を用いて先行車を認
識し、追従走行する装置が知られている。これらの装置
での先行車認識においては、センサの不確実性による一
時的な先行車の検出ミスやノイズの混入による先行車の
誤認等が問題となっている。
2. Description of the Related Art Conventionally, there is known a device which recognizes a preceding vehicle by using radars and travels following the vehicle. In the recognition of the preceding vehicle by these devices, there are problems such as a temporary detection error of the preceding vehicle due to the uncertainty of the sensor and a misrecognition of the preceding vehicle due to the mixing of noise.

【0003】特開平2−36500号公報、特開平1−
213593号公報、特開昭61−20877号公報、
特開昭61−145474号公報、特開昭61−278
775号公報、特開昭62−36581号公報、特開平
2−40800号公報には先行車を認識する技術が開示
されているが、これらの技術では、先行車の見失いに対
する対策は行われていない。
Japanese Unexamined Patent Publication Nos. 2-36500 and 1-
No. 213593, JP-A No. 61-20877,
JP-A-61-145474, JP-A-61-278
Japanese Patent Laid-Open No. 775, JP-A-62-36581, and Japanese Patent Laid-Open No. 2-40800 disclose techniques for recognizing a preceding vehicle. However, these techniques take measures against the loss of sight of the preceding vehicle. Absent.

【0004】また、特開平1−114550号公報にお
いては、先行車をカーブの出入口等で見失った場合、一
定時間w1だけ自車の制御車速を保持することで見失い
対策としている。これに類するものとして、一定時間先
行車データを保持する方式や一定時間車間距離を保持す
る方式が考えられるが、次のような問題がある。
Further, in Japanese Unexamined Patent Publication No. 1-114550, when a preceding vehicle is lost at a doorway of a curve or the like, the control vehicle speed of the own vehicle is maintained for a certain time w1 as a countermeasure against the loss. As a method similar to this, a method of holding the preceding vehicle data for a certain period of time and a method of holding the inter-vehicle distance for a certain period of time are conceivable.

【0005】先行車の長い見失い(数秒程度)に対応す
るため、上記保持時間を長めに設定すると、ノイズ等で
先行車を誤認した場合にこの保持時間だけ制御が遅れ
る。ノイズの原因としては、先行車以外の障害物を先行
車と誤認した場合やセンサ系への雑音の混入等がある。
If the holding time is set to be long in order to cope with a long loss (about several seconds) of the preceding vehicle, the control is delayed by this holding time when the preceding vehicle is mistakenly recognized due to noise or the like. Causes of noise include the case where an obstacle other than the preceding vehicle is mistakenly recognized as the preceding vehicle and the noise is mixed into the sensor system.

【0006】上記とは逆に保持する時間を短くすると、
長い見失いに対応できない。長い見失いの原因として
は、カーブの出入口、坂道の上下、雨天等の悪環境、レ
ーダの不調等での運転がある。
Contrary to the above, if the holding time is shortened,
I can't cope with long lost sight. Causes of long-time loss of sight include operation at entrances and exits of curves, up and down slopes, adverse environments such as rainy weather, and radar malfunctions.

【0007】また、特開昭61−272673号公報に
おいては、複数回の観測結果をメモリに積算すること
で、レーダ信号のS/N比を上げようとする技術が開示
されている。しかしながら、レーダ装置の機構によって
は、車のノーズがバウンドした時や、坂道の変曲点を跨
いだ時等、先行車がレーダの測定範囲外に一時的に出る
ことがあり得る。この場合にはレーダ信号自体が得られ
ないので、この方式でS/N比を上げても見失いは解決
できない。
Further, Japanese Laid-Open Patent Publication No. 61-272673 discloses a technique for increasing the S / N ratio of a radar signal by accumulating a plurality of observation results in a memory. However, depending on the mechanism of the radar device, the preceding vehicle may temporarily go out of the radar measurement range, such as when the nose of the vehicle bounces or when the vehicle crosses an inflection point on a slope. In this case, since the radar signal itself cannot be obtained, even if the S / N ratio is increased by this method, the lost sight cannot be solved.

【0008】[0008]

【発明が解決しようとする課題】本発明は上記問題点を
解決すべく成されたもので、先行車や他レーンを走行し
ている車等の移動している物体に対しては見失い時の保
持時間を長く、雑音等を先行車と誤認した場合はその誤
認の影響が少なくなるようにすると共に、検出物体が、
レーザ等の測定域から一時的にはずれた場合の見失いに
も対応できる物体検出装置を提供することを目的とす
る。
SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to solve the above-mentioned problems, and is effective when a moving object such as a preceding vehicle or a vehicle traveling in another lane is lost. If the holding time is long and the noise etc. is mistaken for the preceding vehicle, the influence of the mistake will be reduced and the detected object will be
An object of the present invention is to provide an object detection device that can cope with the loss of sight when it is temporarily deviated from the measurement range of a laser or the like.

【0009】[0009]

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に本発明は、物体の現在位置を検出する物体検出手段
と、物体検出手段で検出された検出物体の過去の位置を
記憶する記憶手段と、検出物体の現在位置と記憶手段に
記憶されている記憶物体の位置とに基づいて現在位置が
検出された検出物体と記憶手段に位置が記憶されている
記憶物体とが対応しているか否かを判断する判断手段
と、判断手段の判断結果に基づいて記憶物体が存在して
いる度合いを表す確信度を演算する演算手段と、確信度
が所定値以上の記憶物体に対する記憶内容を検出された
現在位置に基づいて変更すると共に確信度が所定値未満
の記憶物体に対する記憶内容を消去し、かつ判断手段に
よって記憶物体と対応していないと判断された検出物体
に対する位置を記憶させる記憶内容変更手段と、を含ん
で構成されている。
To achieve the above object, the present invention provides an object detection means for detecting the current position of an object, and a storage means for storing the past position of the detected object detected by the object detection means. And whether the detected object whose current position is detected based on the current position of the detected object and the position of the stored object stored in the storage means and the stored object whose position is stored in the storage means correspond to each other. Determination means for determining whether the storage object is present, a calculation means for calculating a certainty factor indicating the degree of existence of the storage object based on the determination result of the determination means, and the stored content of the storage object having the certainty factor of a predetermined value or more is detected. The stored content for the storage object whose confidence factor is less than a predetermined value is deleted, and the position for the detected object determined not to correspond to the storage object by the determination means is stored. Stored contents are configured to include a changing unit, and that.

【0010】[0010]

【作用】本発明の物体検出手段は、走行車両等の移動し
ている物体や停止車両等の停止している物体の現在位置
を検出し、記憶手段は、物体検出手段で検出された検出
物体の過去の位置を記憶する。判断手段は、物体の現在
位置と記憶手段に記憶されている記憶物体の位置とに基
づいて現在位置が検出された検出物体と記憶手段に位置
が記憶されている記憶物体とが対応しているか否かを判
断する。例えば、記憶されている過去の位置を含む所定
範囲内の領域に現在位置が検出された検出物体が存在し
ていれば、現在位置が検出された検出物体と記憶手段に
位置が記憶されている記憶物体とが対応していると判断
することができる。演算手段は、判断手段の判断結果に
基づいて、記憶物体が存在している度合いを表す確信度
を演算する。このとき、判断手段で検出物体と対応して
いると判断された記憶物体については確信度が大きくな
るように演算され、判断手段で検出物体と対応していな
いと判断された記憶物体については確信度が小さくなる
ように演算される。
The object detecting means of the present invention detects the current position of a moving object such as a traveling vehicle or a stopped object such as a stopped vehicle, and the storage means detects the detected object detected by the object detecting means. Remember the past position of. The determination means determines whether the detected object whose current position is detected based on the current position of the object and the position of the storage object stored in the storage means and the storage object whose position is stored in the storage means correspond to each other. Determine whether or not. For example, if a detected object whose current position has been detected exists in a region within a predetermined range including the stored past position, the position is stored in the detected object whose current position has been detected and the storage means. It can be determined that the stored objects correspond to each other. The calculation means calculates a certainty factor indicating the degree of existence of the storage object based on the determination result of the determination means. At this time, a certain degree of confidence is calculated for a storage object determined to correspond to the detected object by the determination means, and a certainty is determined for the storage object determined to not correspond to the detected object by the determination means. It is calculated so that the degree becomes smaller.

【0011】そして、記憶内容変更手段は、確信度が所
定値以上の記憶物体に対する記憶内容を検出された現在
位置に基づいて変更する。これによって、確信度が所定
値以上の記憶物体、すなわち見失いがなかった物体や見
失いが所定時間以内であった物体に対しては記憶手段の
記憶内容が最新の内容に変更されるので、短い見失いに
対処することができる。また、記憶内容変更手段は、確
信度が所定値未満の記憶物体に対する記憶内容を消去す
る。これによって、確信度が所定値未満の物体、すなわ
ち見失いが所定時間を越える物体に対しては記憶手段の
記憶内容が消去される。さらに、記憶内容変更手段は、
検出手段によって検出されたが、判断手段の記憶物体と
対応していないと判断された検出物体に対する位置を記
憶手段に記憶させる。これによって、長い見失い後に見
失った物体を再検出した場合等に対処することができ
る。
Then, the storage content changing means changes the storage content of the storage object having a certainty factor of a predetermined value or more based on the detected current position. As a result, the storage content of the storage means is updated to the latest content for a storage object with a certainty factor equal to or higher than a predetermined value, that is, an object that has not been lost or has been lost within a predetermined time. Can be dealt with. Further, the storage content changing unit erases the storage content of the storage object having a certainty factor of less than a predetermined value. As a result, the content stored in the storage means is erased for an object whose certainty factor is less than a predetermined value, that is, an object whose loss is over a predetermined time. Furthermore, the memory content changing means is
The position of the detected object which is detected by the detection unit but is determined not to correspond to the storage object of the determination unit is stored in the storage unit. This makes it possible to deal with a case where a lost object is detected again after a long loss.

【0012】[0012]

【実施例】以下本発明の実施例を説明する。まず、本実
施例を機能ブロックで表すと図1のようになる。図に示
すように、本実施例は、移動している物体の現在位置を
検出する物体検出手段10と、物体検出手段10で検出
された検出物体の過去の位置を記憶する記憶手段12と
を備えている。物体検出手段10と記憶手段12とは、
検出物体の現在位置と記憶手段12に記憶されている記
憶物体の過去の位置とに基づいて現在位置が検出された
検出物体と記憶手段12に位置が記憶されている記憶物
体とが対応しているか否かを判断する判断手段14に接
続されている。判断手段14は、判断手段14の判断結
果に基づいて、記憶物体が存在している度合いを表す確
信度を演算する演算手段16に接続されている。演算手
段16は、確信度が所定値以上の記憶物体に対する記憶
内容を検出された現在位置に基づいて変更すると共に、
確信度が所定値未満の記憶物体に対する記憶内容を消去
し、かつ判断手段14によって記憶物体と対応していな
いと判断された検出物体に対する位置を記憶させる記憶
内容変更手段18に接続されている。
EXAMPLES Examples of the present invention will be described below. First, a functional block of this embodiment is shown in FIG. As shown in the figure, the present embodiment includes an object detection unit 10 that detects the current position of a moving object and a storage unit 12 that stores the past position of the detected object detected by the object detection unit 10. I have it. The object detection means 10 and the storage means 12 are
The detected object whose current position is detected based on the current position of the detected object and the past position of the stored object stored in the storage unit 12 and the stored object whose position is stored in the storage unit 12 correspond to each other. It is connected to the judgment means 14 for judging whether or not there is. The judging means 14 is connected to the calculating means 16 for calculating the certainty factor indicating the degree of existence of the storage object based on the judgment result of the judging means 14. The calculating means 16 changes the stored content of a storage object having a certainty factor of a predetermined value or more based on the detected current position, and
It is connected to a storage content changing means 18 that erases the storage content of a storage object having a certainty factor of less than a predetermined value and stores the position of a detected object determined by the determination means 14 not to correspond to the storage object.

【0013】物体位置検出手段10は、移動している物
体の位置を検出できるセンサであって、複数の物体を区
別できるセンサ、例えば、スキャン型レーザ、画像式等
の2次元の座標が得られるセンサ、マイクロ波等を用い
て1次元の座標が得られるセンサ等を用いることができ
る。他に、位置と同時に相対速度が得られるセンサでも
良く、これらのセンサを選択することにより選択したセ
ンサの性能に応じた効果が期待できる。以下では、2次
元の座標が求められるセンサを用いて説明する。
The object position detecting means 10 is a sensor capable of detecting the position of a moving object, and is a sensor capable of distinguishing a plurality of objects, for example, a two-dimensional coordinate of a scan type laser, an image type or the like can be obtained. A sensor that can obtain one-dimensional coordinates by using a sensor, a microwave, or the like can be used. Alternatively, a sensor that can obtain the relative velocity at the same time as the position may be used, and by selecting these sensors, an effect corresponding to the performance of the selected sensor can be expected. In the following, description will be made using a sensor that can obtain two-dimensional coordinates.

【0014】物体情報記憶手段12は、例えばRAMを
用い、検出物体(先行車)の位置(センサに応じた2次
元情報)、確信度、その他の情報(例えば、速度等)
を、例えば各検出物体毎にまとめて記憶物体として記憶
する。
The object information storage means 12 uses, for example, a RAM, and the position of the detected object (preceding vehicle) (two-dimensional information according to the sensor), certainty factor, and other information (eg speed).
Are collectively stored as a storage object for each detected object, for example.

【0015】記憶方法は下記の例1のように記憶物体毎
に情報をまとめて記憶しても良いし、例2のように各情
報を配列の形で記憶しても良い。一般的な追従走行時に
は検出すべき物体、すなわち先行車の数は5台程度なの
で、記憶領域は余裕を見て10〜20台分程度記憶可能
な領域を確保すれば十分である。
As a storage method, information may be collectively stored for each storage object as in Example 1 below, or each information may be stored in the form of an array as in Example 2. Since the number of objects to be detected, that is, the number of preceding vehicles, is generally about 5 during following traveling, it is sufficient to secure a storage area for about 10 to 20 vehicles with a margin.

【0016】記憶方法の例1 記憶物体1:前回計測時のx座標 前回計測時のy座標 前回計測時の確信度 前回計測時のx方向速度 前回計測時のy方向速度 記憶物体2:前回計測時のx座標 前回計測時のy座標 前回計測時の確信度 前回計測時のx方向速度 前回計測時のy方向速度 ・ ・ ・ 記憶方法の例2 記憶物体1のx座標 記憶物体2のx座標 記憶物体1のy座標 記憶物体2のy座標 記憶物体1の確信度 記憶物体2の確信度 ・ ・ ・ 判断手段14は、例えば、次のようにして検出物体(例
えば、車)と情報が記憶されている記憶物体(例えば、
車)とが対応しているか否かを判断する。まず、記憶手
段12に図2のような記憶物体1〜3の位置が記憶され
ていたと仮定する。扇型20はセンサの計測範囲であ
り、扇型の角である左端に自車が存在している。そし
て、次の測定で図3のような位置に検出物体1〜3が検
出されたと仮定する。検出物体1〜3と記憶物体1〜3
とが対応しているか否か判断するときには、図4のよう
に各記憶物体毎に対応付けを行う範囲1〜3を定める。
これらの範囲1〜3内で、記憶物体に最も近い検出物体
をこの範囲内に存在する記憶物体に対応づける。この例
では、範囲1内に記憶物体1と検出物体1とが存在して
いるため記憶物体1と検出物体1とが対応し、範囲2内
に記憶物体2と検出物体2とが存在しているため記憶物
体2と検出物体2とが対応し、範囲3内には検出物体が
存在していないため記憶物体3に対応する検出物体は存
在しない、すなわち検出物体3に対応する記憶物体は存
在しないことになる。なお、この対応する記憶物体が存
在しない検出物体に対しては記憶手段に記憶領域が設け
られることになる。
Example of storage method 1 Storage object 1: x-coordinate at the time of the previous measurement y-coordinate at the time of the previous measurement Confidence at the time of the previous measurement x-direction speed at the time of the previous measurement y-direction speed at the time of the previous measurement Storage object 2: last-time measurement X-coordinate of time y-coordinate of previous measurement Confidence of previous measurement x-direction speed of previous measurement y-direction speed of previous measurement Example of memory method 2 x-coordinate of storage object 1 x-coordinate of storage object 2 Y-coordinate of the memory object 1 y-coordinate of the memory object 2 Confidence of the memory object 1 Confidence of the memory object 2 The determination means 14 stores the detected object (for example, a car) and information as follows, for example. Stored objects (for example,
Car) and whether they correspond. First, it is assumed that the storage means 12 stores the positions of the storage objects 1 to 3 as shown in FIG. The sector 20 is the measurement range of the sensor, and the host vehicle is at the left end, which is the corner of the sector. Then, it is assumed that the detection objects 1 to 3 are detected at the positions shown in FIG. 3 in the next measurement. Detection objects 1-3 and storage objects 1-3
When it is determined whether and correspond to each other, ranges 1 to 3 are defined for each storage object as shown in FIG.
Within these ranges 1 to 3, the detected object closest to the memory object is associated with the memory object existing in this range. In this example, since the storage object 1 and the detection object 1 exist in the range 1, the storage object 1 and the detection object 1 correspond to each other, and the storage object 2 and the detection object 2 exist in the range 2. Since the storage object 2 and the detection object 2 correspond to each other, and the detection object does not exist in the range 3, there is no detection object corresponding to the storage object 3, that is, the storage object corresponding to the detection object 3 exists. Will not do. It should be noted that a storage area is provided in the storage means for the detected object for which the corresponding storage object does not exist.

【0017】対応付けを行う範囲は、1回の計測周期内
で物体が相対的に移動する可能性のある距離、得られる
計測結果に含まれる誤差の大きさ及び存在の確信度等を
考慮して決定する。もちろん、他の要素を考慮すること
も可能であるし、対応付けを行う範囲を恣意的に定める
こともできる。対応付けを行う範囲の形状も実際に行う
方法に応じて選べば良い。
The range in which the correspondence is made takes into consideration the distance at which the object may relatively move within one measurement cycle, the magnitude of the error included in the obtained measurement result, and the certainty factor of existence. To decide. Of course, it is possible to consider other factors, and it is also possible to arbitrarily determine the range to be associated. The shape of the range to be associated may be selected according to the actual method.

【0018】また、記憶内容更新手段12で相対速度の
計算を行う場合には、今回の計測で得られる位置を予測
し、予測した位置と検出した位置との差を求め、この差
に応じて相対速度を補正することで、信頼性を上げるこ
とが可能である。さらに、相対速度が得られるセンサを
使用すれば、位置の他に相対速度を用いて検出物体と記
憶物体とが対応しているか否かを判断することが可能で
ある。また、今回の計測で得られる位置を、相対速度と
計算した相対加速度とから予測することもできる。
When the storage content updating means 12 calculates the relative speed, the position obtained by the current measurement is predicted, the difference between the predicted position and the detected position is calculated, and the difference is calculated according to this difference. The reliability can be improved by correcting the relative speed. Furthermore, by using a sensor that can obtain the relative velocity, it is possible to determine whether or not the detected object and the stored object correspond using the relative velocity in addition to the position. Further, the position obtained by this measurement can be predicted from the relative velocity and the calculated relative acceleration.

【0019】物体の存在の確信度を演算する演算手段1
6では、判断手段14で判断された対応結果に基づいて
記憶物体が存在している度合いを表す確信度を演算す
る。具体的には、以下のようにして確信度を増減する。
Calculation means 1 for calculating the certainty factor of the existence of an object
At 6, the confidence factor representing the degree of existence of the storage object is calculated based on the correspondence result determined by the determination means 14. Specifically, the confidence is increased or decreased as follows.

【0020】すなわち、検出物体と対応している記憶物
体に対しては、記憶情報中の確信度の値を増加する。一
方、検出物体と対応していない記憶物体に対しては、記
憶情報中の確信度の値を減少させる。なお、「確信度」
の代わりに、例えば確信度の増減を逆転させた「不確か
さ」を用いることも可能である。
That is, for the storage object corresponding to the detected object, the value of the certainty factor in the stored information is increased. On the other hand, for a storage object that does not correspond to the detected object, the value of the certainty factor in the stored information is decreased. "Confidence"
Instead of, it is also possible to use "uncertainty" in which the increase or decrease in confidence is reversed.

【0021】確信度の値を増減する方法としては、例え
ば、センサが物体を検出する確率を実験的に求め、この
確率を利用する方法(方法1)、対応させる見失い時間
や期間を設定し、設定された見失い時間や期間から確信
度の増減量を求める方法(方法2)等がある。
As a method of increasing / decreasing the value of the certainty factor, for example, the probability that the sensor detects an object is experimentally obtained, and the probability is utilized (method 1), and the corresponding missing time or period is set. There is a method (method 2) of obtaining the increase / decrease amount of the certainty factor from the set losing time or period.

【0022】方法1における確信度P(k+1)は次の
計算式(1)、(2)によって増減することができる。
The certainty factor P (k + 1) in method 1 can be increased or decreased by the following formulas (1) and (2).

【0023】記憶物体に対応する検出物体が存在する場
合 P(k+1)=P(k)+(1−P(k))・α ・・・(1) 記憶物体に対応する検出物体が存在しない場合 P(k+1)=P(k)−P(k)・(1−α) =P(k)・α ・・・(2) ただし、P(k)は時刻kにおいてある地点に記憶物体
が存在するときの確信度、α(0<<α<1)はその地
点でセンサが物体を検出する確率、P(k+1)は時刻
k+1においてその地点に記憶物体が存在するときの確
信度である。
When there is a detected object corresponding to the memory object P (k + 1) = P (k) + (1-P (k)). Alpha. (1) There is no detected object corresponding to the memory object Case P (k + 1) = P (k) −P (k) · (1-α) = P (k) · α (2) where P (k) is a storage object at a certain point at time k. Confidence when present, α (0 << α <1) is the probability that the sensor detects an object at that point, and P (k + 1) is the confidence when there is a memory object at that point at time k + 1 .

【0024】方法1の確信度について具体例で説明す
る。図5に示すように各範囲毎に確率αが設定されてい
るものとする(ここでは、距離で区切った範囲毎に確率
αを設定しているが、センサの検知特性に応じて区切っ
た範囲毎に確率αを設定したり、確率αを位置の関数と
して表現すること等も可能である)。また、各記憶物体
1〜3の時刻kでの確信度P1(k)、P2(k)、P
3(k)をそれぞれ、 記憶物体1:確信度P1(k)=0.95 記憶物体2:確信度P2(k)=0.80 記憶物体3:確信度P3(k)=0.60 とし、記憶物体の記憶内容を削除する確信度の閾値をθ
=0.5とすると、上記で説明した図4の対応結果よ
り、時刻k+1での確信度P1(k+1)、P2(k+
1)、P3(k+1)は次のように更新される。
The certainty factor of Method 1 will be described with a specific example. It is assumed that the probability α is set for each range as shown in FIG. 5 (here, the probability α is set for each range separated by the distance, but the range α is set according to the detection characteristics of the sensor. It is also possible to set the probability α for each, or to express the probability α as a function of position). Moreover, the certainty factors P1 (k), P2 (k), and P of the memory objects 1 to 3 at time k
3 (k) are respectively set as a memory object 1: a certainty factor P1 (k) = 0.95, a memory object 2: a certainty factor P2 (k) = 0.80, and a memory object 3: a certainty factor P3 (k) = 0.60. , The confidence threshold for deleting the stored contents of the storage object is θ
= 0.5, the certainty factors P1 (k + 1) and P2 (k + at time k + 1 are obtained from the correspondence result of FIG. 4 described above.
1) and P3 (k + 1) are updated as follows.

【0025】 記憶物体1:確信度P1(k+1)=P1(k)+(1
−P1(k))・α1=0.95+(1−0.95)・
0.95=0.9975 記憶物体2:確信度P2(k+1)=P2(k)+(1
−P1(k))・α2=0.80+(1−0.80)・
0.90=0.98 記憶物体3:確信度P3(k+1)=P3(k)・α3
=0.60・0.80=0.48 方法2における確信度P(k+1)は、見失い期間とし
て、例えば、確信度1の物体は少なくともn回までの見
失いの間は存在しているものとして扱いたい、という要
求がある場合には、上記(1)、(2)式のαをn
(1−θ)として求めることができる。ここで、θは記
憶物体を削除する基準となる確信度の閾値である。
Memory object 1: Certainty factor P1 (k + 1) = P1 (k) + (1
-P1 (k))-α1 = 0.95 + (1-0.95)-
0.95 = 0.9975 Memory object 2: Certainty factor P2 (k + 1) = P2 (k) + (1
-P1 (k))-α2 = 0.80 + (1-0.80)-
0.90 = 0.98 Memory object 3: Certainty factor P3 (k + 1) = P3 (k) · α3
= 0.60 · 0.80 = 0.48 The confidence level P (k + 1) in Method 2 is a loss-of-miss period, for example, an object with a confidence level of 1 is present for at least n times of loss. If there is a request to handle it, α in equations (1) and (2) above should be n
It can be obtained as (1-θ). Here, θ is a certainty threshold that serves as a reference for deleting a memory object.

【0026】なお、この場合は、検出結果に確率的な意
味は無いので、以下に示す式(3)、(4)において単
にα=(1−θ)/n(≒n √(1−θ))とした簡略
化した計算でも、期待した効果が得られる。
[0026] In this case, since there is no probabilistic sense the detection result given by the following equation (3), simply α = (1-θ) / n (≒ n √ (1-θ in (4) )), The expected effect can be obtained even with the simplified calculation.

【0027】記憶物体に対応する検出物体があった場合 P(k+1)=P(k)+α ・・・(3) 記憶物体に対応する検出物体が無かった場合 P(k+1)=P(k)−α ・・・(4) 記憶内容変更手段18では、次の処理を行う。まず、記
憶物体の存在の確信度を演算する演算手段16で確信度
を変更した結果、確信度が閾値より小さくなった記憶物
体に対しては記憶手段12に記憶されている記憶内容を
消去する。例えば、上記の具体例では、記憶物体3の確
信度P3(k+1)=0.48となり、閾値θ=0.5
以下になるため、記憶物体3についての記憶内容を消去
する。
When there is a detected object corresponding to the memory object P (k + 1) = P (k) + α (3) When there is no detected object corresponding to the memory object P (k + 1) = P (k) -Α (4) The storage content changing means 18 performs the following processing. First, as a result of changing the certainty factor by the calculation unit 16 that calculates the certainty factor of the existence of the storage object, the stored content stored in the storage unit 12 is deleted for the storage object whose certainty factor becomes smaller than the threshold value. . For example, in the above specific example, the certainty factor P3 (k + 1) of the storage object 3 is 0.48, and the threshold value θ = 0.5.
Because of the following, the stored contents of the storage object 3 are deleted.

【0028】次に、確信度が閾値以上の記憶物体に対し
ては、記憶物体の位置座標、相対速度等の記憶内容を更
新する。最後に、記憶物体と対応が取れなかった検出物
体に対しては、新たな記憶物体の情報を記憶するエリア
を記憶手段12中に作成し、このエリアに確信度の初期
値、位置座標、相対速度等の初期値を記憶する。
Next, for a storage object having a certainty factor equal to or higher than the threshold value, the stored contents such as the position coordinates and relative speed of the storage object are updated. Finally, for the detected object that cannot be associated with the stored object, an area for storing the information of the new stored object is created in the storage means 12, and the initial value of the certainty factor, the position coordinate, and the relative value are stored in this area. Memorize initial values such as speed.

【0029】次に、本実施例の作用について説明する。
図6は実際に物体が存在する状況下で、物体の見失いが
起きた場合の確信度の変化の様子を示す。物体を正しく
認識する確率は、見失いの確率よりはるかに大きいた
め、長い観測の間に確信度は1に近い値を取るようにな
る。その状態で見失いが起こり物体が検出できなくなっ
た場合は、確信度は低下するが、物体を正しく認識する
確率は、見失いの確率よりはるかに大きいため、閾値以
下になる以前に物体を再度検出し、確信度は再び上昇す
る。一方、図7に示すようにノイズによって物体を誤認
した場合には、誤認する期間は一時的であるので、確信
度はそれほど大きくならず、確信度は速やかに閾値以下
になるため、記憶手段12から記憶内容が速やかに消去
される。
Next, the operation of this embodiment will be described.
FIG. 6 shows how the degree of certainty changes when the object is lost due to the actual existence of the object. Since the probability of correctly recognizing an object is much higher than the probability of being missed, the confidence factor comes to a value close to 1 during a long observation. If the person loses sight of the object in that state and cannot detect it, the confidence level decreases, but the probability of correctly recognizing the object is much higher than the probability of losing sight, so the object is detected again before it falls below the threshold. , Confidence increases again. On the other hand, when the object is erroneously recognized by noise as shown in FIG. 7, the erroneous recognition period is temporary, so the certainty factor does not increase so much and the certainty factor quickly falls below the threshold value. The memory contents are quickly erased from.

【0030】このように、何度も観測されている車は、
ある程度の時間(回数)見失っても、その存在が判断で
き、また、ノイズ等による誤認に対しては、その誤認時
間は短くなる。さらに、図6で既に示したように見失い
が起こった場合は確信度が大きく変動し、正しく検出さ
れている場合は確信度は略1になり一定の値をもつた
め、確信度の変動の様子から、センサ系が物体を検出で
きている割合が確認できる。
In this way, cars that have been observed many times
Even if the user loses sight of the time (number of times) to some extent, the existence thereof can be determined, and the misrecognition time becomes short for misidentification due to noise or the like. Further, as already shown in FIG. 6, the confidence factor fluctuates greatly when the missing point occurs, and when it is detected correctly, the confidence factor becomes approximately 1 and has a constant value. From this, the rate at which the sensor system can detect the object can be confirmed.

【0031】以下本発明の実施例を実現する具体例につ
いて図面に従って説明する。図8は、本実施例の物体検
出装置をコンピュータを用いて実現した車両検出装置を
示すブロック図である。図8に示すように、車両検出装
置は、自車を基準とした他車の距離情報、角度情報等を
検出する検出装置21と、検出装置21の出力信号をデ
ータ処理するコンピュータ3とから構成されている。検
出装置21は、例えば、特開平1−213593号公報
の実施例に記載されている、スキャン型のレーザレーダ
を用いることができる。この検出装置21からは、距離
信号、スキャン信号及び角度信号からなる検出信号が出
力される。
Specific examples for implementing the embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. FIG. 8 is a block diagram showing a vehicle detection device in which the object detection device of this embodiment is realized by using a computer. As shown in FIG. 8, the vehicle detection device includes a detection device 21 that detects distance information, angle information, and the like of another vehicle with respect to the own vehicle, and a computer 3 that processes the output signal of the detection device 21. Has been done. As the detection device 21, for example, a scan type laser radar described in the embodiment of JP-A 1-213593 can be used. The detection device 21 outputs a detection signal including a distance signal, a scan signal, and an angle signal.

【0032】コンピュータ3は、検出装置21から出力
される検出信号を取り入れて、他車に対する距離等の情
報を演算する。コンピュータ3は、演算処理を行うCP
U31と、外部からの信号を内部で処理可能なディジタ
ル信号に変換し、また、内部のディジタル信号を外部へ
の信号に変換する入出力インターフェース33と、一時
的な記憶手段としてのRAM35と、各種の制御プログ
ラムやデータを格納しているROM37と、これらを接
続するデーターバスやコントロールバス等のバス等から
構成されている。
The computer 3 takes in the detection signal output from the detection device 21 and calculates information such as the distance to another vehicle. The computer 3 is a CP that performs arithmetic processing.
U31, an input / output interface 33 that converts an external signal into a digital signal that can be processed internally, and also converts an internal digital signal into an external signal, a RAM 35 as a temporary storage unit, and various types. The control program and data are stored in the ROM 37, and a bus such as a data bus and a control bus for connecting them is used.

【0033】コンピュータ3は、図10〜図13に示す
フローチャートに従った処理を実行する。まず、図10
のステップ100において検出装置21から得られた検
出信号から計測した車の位置を求める。車の位置は、例
えば、特開平1−213593号公報で述べられている
方法を用いて求めることができる。この時、図9に示す
ように、計測した他車の位置を車1、車2、・・・、車
j、・・・、車Nとする。一方、それまでの計測でRA
Mに位置情報等が記憶された車をモデルと呼ぶことに
し、このモデルを図9に示すように、モデル1、モデル
2、・・・、モデルj、・・・、モデルMとする。
The computer 3 executes the processing according to the flowcharts shown in FIGS. First, FIG.
In step 100, the vehicle position measured from the detection signal obtained from the detection device 21 is obtained. The position of the vehicle can be obtained, for example, by using the method described in Japanese Patent Laid-Open No. 1-213593. At this time, as shown in FIG. 9, the measured positions of the other vehicles are set as vehicle 1, vehicle 2, ..., Vehicle j ,. On the other hand, the RA measured by then
A car in which position information and the like are stored in M is referred to as a model, and this model is referred to as model 1, model 2, ..., Model j, ..., Model M as shown in FIG.

【0034】次のステップ200では、計測した車と、
RAMに記憶された車(モデル)とが対応しているか否
かを判断する。この判断の詳細は図11のフローチャー
トに示すルーチンによって実行される。このルーチンを
説明すると、まず、ステップ202で計測した車を調べ
るためのループを実行するために、車の番号jを初期値
である1に設定する。次に、ステップ204でモデルを
順に調べるためのループを実行するためにモデルの番号
iを初期値である1に設定する。次に、ステップ206
で番号jの車(車j)の対応フラグがリセットされてい
るか否かを判断し、リセットされているときにはモデル
i(i番目のモデル)に対応する車は存在しないので、
ステップ208で車jとモデルiとの対応を調べ、ステ
ップ210で車jとモデルiとが対応しているか否か判
断する。対応しているか否かは、車jとモデルiとが同
じものであると見なせるか否かで判定する。この判定は
次のようして行う。
In the next step 200, the measured vehicle and
It is determined whether or not the vehicle (model) stored in the RAM corresponds. The details of this determination are executed by the routine shown in the flowchart of FIG. Explaining this routine, first, in order to execute the loop for checking the car measured in step 202, the car number j is set to 1 which is an initial value. Next, in step 204, the model number i is set to 1 which is an initial value in order to execute a loop for sequentially examining the model. Then, step 206
It is determined whether or not the corresponding flag of the car with the number j (car j) is reset with. Since there is no car corresponding to the model i (i-th model) when it is reset,
In step 208, the correspondence between the vehicle j and the model i is checked, and in step 210, it is determined whether or not the vehicle j and the model i correspond. Whether or not they correspond is determined by whether or not the vehicle j and the model i can be regarded as the same. This determination is made as follows.

【0035】すなわち、モデルiに対して対応している
か否かを判定する探索の範囲を決定し、その範囲内で評
価値の最も高い車jを対応している車と判断する。その
範囲内に車が存在していない場合は、対応する車jが計
測できなかったものと判断する。対応しているか否かを
判定する探索の範囲は、1回の計測周期内で車が相対的
に移動する可能性のある距離やモデルの持つ位置誤差や
車の持つ位置誤差等を考慮して決定すれば良く、誤差の
計算結果に従って対応しているか否かを判定する探索の
範囲を自動的に変化させることも可能である。
That is, the range of the search for determining whether or not the model i is supported is determined, and the vehicle j having the highest evaluation value within the range is determined to be the corresponding vehicle. When there is no vehicle within the range, it is determined that the corresponding vehicle j cannot be measured. The range of the search for determining whether or not it is compatible takes into consideration the distance in which the vehicle may relatively move within one measurement cycle, the positional error of the model, the positional error of the vehicle, and the like. It is only necessary to decide, and it is also possible to automatically change the search range for determining whether or not there is a correspondence according to the error calculation result.

【0036】評価値の定め方としては、モデルiと車j
との距離が短いものほど高い評価値を与える方法、モデ
ルiと車jとの誤差の分散から確率的な一致度を求め、
この一致度を評価値とする方法等が考えられる。また、
この実施例では位置情報のみで評価値を定めているが、
位置以外の情報、例えば速度、車の色・形等を評価値に
加えて対応しているか否かを判断することも可能であ
る。
As a method of determining the evaluation value, model i and car j
A method of giving a higher evaluation value the shorter the distance between
A method of using the degree of coincidence as an evaluation value may be considered. Also,
In this embodiment, the evaluation value is determined only by the position information,
It is also possible to add information other than the position, for example, speed, color / shape of the vehicle, etc., to the evaluation value to determine whether or not they correspond.

【0037】ステップ208とステップ210とで車j
とモデルiとの対応を判定し、車jとモデルiとが対応
していればステップ212に進み、対応していなければ
ステップ226に進む。
In step 208 and step 210, the vehicle j
And the model i are determined to correspond to each other. If the vehicle j and the model i correspond to each other, the process proceeds to step 212, and if not, the process proceeds to step 226.

【0038】ステップ212では、モデルiの対応フラ
グがリセットされているか否かを判断することにより、
モデルiと対応した車が以前に存在していたか否かを判
断する。モデルiの対応フラグがリセットされていてモ
デルiと対応した車が存在していないならばステップ2
22に進み、車jの対応フラグに対応するモデルの番号
iをセットする。一方、既に対応した車が存在している
場合にはステップ214に進む。
In step 212, it is judged whether the corresponding flag of the model i is reset,
It is determined whether a car corresponding to the model i has previously existed. If the corresponding flag of the model i is reset and there is no vehicle corresponding to the model i, step 2
In step 22, the model number i corresponding to the corresponding flag of the vehicle j is set. On the other hand, if the corresponding vehicle already exists, the process proceeds to step 214.

【0039】ステップ214ではモデルiと既に対応し
ていたと判断された車とを調べる。ここでは、車j’と
対応していたものとする。
In step 214, the model i and the car judged to have already corresponded are examined. Here, it is assumed that it corresponds to the car j '.

【0040】ステップ216では車jとモデルiとの対
応の評価値である距離L(i,j)と、車j’とモデル
iとの対応の評価値である距離L(i,j’)とを計算
する。ステップ218では評価値の比較を行う。もし、
距離L(i,j’)が距離L(i,j)以下ならばステ
ップ226に進む。一方、距離L(i,j’)が距離L
(i,j)より大きければ、ステップ220に進む。
In step 216, the distance L (i, j) which is the evaluation value of the correspondence between the car j and the model i, and the distance L (i, j ') which is the evaluation value of the correspondence between the car j'and the model i. And calculate. In step 218, evaluation values are compared. if,
If the distance L (i, j ') is less than or equal to the distance L (i, j), the process proceeds to step 226. On the other hand, the distance L (i, j ') is the distance L
If it is larger than (i, j), the process proceeds to step 220.

【0041】ステップ220では、ステップ218にて
距離L(i,j’)が距離L(i,j)より大きいと判
断されたことから、車j’よりも車jの方がモデルiに
よく対応している(距離が短い)ため、車j’の対応フ
ラグをリセットし、ステップ222で、車jの対応フラ
グに対応するモデルの番号iをセットする。そして、次
のステップ224で、モデルiの対応フラグに、対応す
る車の番号jをセットする。
In step 220, since it is determined in step 218 that the distance L (i, j ') is larger than the distance L (i, j), the vehicle j is better suited to the model i than the vehicle j'. Since they correspond (the distance is short), the correspondence flag of the car j ′ is reset, and in step 222, the model number i corresponding to the correspondence flag of the car j is set. Then, in the next step 224, the corresponding vehicle number j is set in the corresponding flag of the model i.

【0042】ステップ226では次のモデルについて調
べるために、i=i+1とする。ステップ228ではモ
デルループが終了したか否かの判定を行う。モデルルー
プが終了していればステップ230に進み、まだモデル
ループが終了していなければステップ206に進んで上
記の処理を繰り返す。
In step 226, i = i + 1 is set to investigate the next model. In step 228, it is determined whether or not the model loop has ended. If the model loop is completed, the process proceeds to step 230. If the model loop is not completed yet, the process proceeds to step 206 and the above process is repeated.

【0043】ステップ230では計測した次の車につい
て調べるために、j=j+1とし、ステップ232では
車のループが終了したか否かの判定を行う。車ループが
終了していれば処理を終了し、まだ車ループが終了して
いなければステップ204に進んで上記の処理を繰り返
す。
In step 230, j = j + 1 is set in order to check the next measured vehicle, and in step 232, it is determined whether or not the vehicle loop has ended. If the car loop is completed, the process is terminated, and if the car loop is not yet completed, the process proceeds to step 204 and the above process is repeated.

【0044】図10のステップ200で上記のようにし
て車とモデルとの対応付けの判断を行なった後、ステッ
プ300で対応状態に応じた確信度の演算を行う。この
確信度の演算処理について図12のフローチャートに従
って詳細に説明する。
After determining the correspondence between the vehicle and the model as described above in step 200 of FIG. 10, in step 300 the certainty factor is calculated according to the correspondence state. This confidence factor calculation process will be described in detail with reference to the flowchart of FIG.

【0045】まず、モデルを順に調べるためのループの
実行を開始するために、モデルの番号をi=1とする
(ステップ302)。次にステップ304においてモデ
ルiの対応フラグがリセットされているか否かを判断す
ることにより、ステップ200でモデルiに対応する車
が存在すると判断されたか否かを判断する。モデルiの
対応フラグがリセットされていると判断されたとき、す
なわち対応する車が存在していないと判断されたときに
はステップ306に進んで確信度を減少し、モデルiの
対応フラグがセットされていると判断されたとき、すな
わち対応する車が存在していると判断されたときはステ
ップ308に進んで確信度を増加させる。
First, the model number is set to i = 1 in order to start execution of a loop for sequentially examining the model (step 302). Next, in step 304, it is determined whether or not the corresponding flag of the model i is reset, and thus it is determined in step 200 whether or not the vehicle corresponding to the model i is present. When it is determined that the corresponding flag of the model i is reset, that is, when it is determined that the corresponding vehicle does not exist, the process proceeds to step 306 to reduce the certainty factor, and the corresponding flag of the model i is set. If it is determined that the vehicle is present, that is, if the corresponding vehicle is present, the process proceeds to step 308 to increase the certainty factor.

【0046】この確信度の増減について例を挙げて説明
する。図17のように検出装置21の計測範囲20と、
検出確率αを設定したものとする。ここでは、距離で範
囲を区切って確率αを設定しているが、他にも、センサ
の検知特性に応じて範囲を区切ったり、αを位置の関数
として表現すること等も可能である。また、図14に示
すように、各モデルの時刻tでの確信度をそれぞれ次の
ようにする。
The increase / decrease of the certainty factor will be described with an example. As shown in FIG. 17, the measurement range 20 of the detection device 21,
It is assumed that the detection probability α is set. Here, the probability α is set by dividing the range by the distance, but it is also possible to divide the range according to the detection characteristics of the sensor or express α as a function of position. Further, as shown in FIG. 14, the certainty factor at time t of each model is set as follows.

【0047】モデル1:確信度P1(t)=0.95 モデル2:確信度P2(t)=0.80 モデル3:確信度P3(t)=0.60 さらに、ステップ100の車位置の演算により得られた
車の位置は図15のようであるものとする。図16の対
応結果より、時刻t+1での確信度は次のように更新さ
れる。
Model 1: Confidence P1 (t) = 0.95 Model 2: Confidence P2 (t) = 0.80 Model 3: Confidence P3 (t) = 0.60 Further, the vehicle position of step 100 The position of the vehicle obtained by the calculation is as shown in FIG. From the correspondence result of FIG. 16, the certainty factor at time t + 1 is updated as follows.

【0048】モデル1:確信度増加 P1(t+1)=P1(t)+(1−P1(t))・α
1=0.95+(1−0.95)・0.95 =0.9975 モデル2:確信度増加 P2(t+1)=P2(t)+(1−P1(t))・α
2=0.80+(1−0.80)・0.90=0.98 モデル3:確信度減少 P3(k+t)=P3(t)・α3 =0.60・0.80 =0.48 ステップ310では次のモデルについて調べるために、
i=i+1とする。ステップ312ではモデルループが
終了したか否かの判定を行う。モデルループが終了して
いれば処理を終了し、まだモデルループが終了していな
ければステップ304に進む。
Model 1: Confidence increase P1 (t + 1) = P1 (t) + (1-P1 (t)). Alpha.
1 = 0.95 + (1-0.95) .0.95 = 0.9975 Model 2: Increased confidence level P2 (t + 1) = P2 (t) + (1-P1 (t)). Alpha.
2 = 0.80 + (1-0.80) · 0.90 = 0.98 Model 3: Confidence reduction P3 (k + t) = P3 (t) · α3 = 0.60 · 0.80 = 0.48 step In 310, to find out about the next model,
Let i = i + 1. In step 312, it is determined whether or not the model loop has ended. If the model loop is completed, the process is terminated, and if the model loop is not yet completed, the process proceeds to step 304.

【0049】次のステップ400ではRAM中の車のモ
デルを更新する。このモデル更新のルーチンを図13に
基づいて説明する。このルーチンでは、不要なモデルを
記憶領域から削除し、新たなモデルの記憶領域を作成す
るものである。このルーチンで削除、作成をスムーズに
行うためには、例えばモデル全体を双方向リストで連結
すれば良い。
In the next step 400, the car model in RAM is updated. This model updating routine will be described with reference to FIG. In this routine, an unnecessary model is deleted from the storage area and a new model storage area is created. In order to delete and create smoothly with this routine, for example, the entire model may be linked by a bidirectional list.

【0050】ステップ402ではモデルループを開始す
るために、i=1とし、ステップ404ではモデルの確
信度が閾値以下であるかどうかを判断する。モデルの確
信度が閾値以下ならばステップ406に進んで該当する
モデルの記憶内容の削除を行う。一方、モデルの確信度
が閾値より大きければステップ408に進む。ステップ
408では次のモデルについて判断するために、i=i
+1とする。
In step 402, i = 1 is set in order to start the model loop, and in step 404, it is judged whether or not the certainty factor of the model is less than or equal to a threshold value. If the certainty factor of the model is less than or equal to the threshold value, the process proceeds to step 406 to delete the stored contents of the corresponding model. On the other hand, if the model certainty factor is larger than the threshold value, the process proceeds to step 408. In step 408, i = i to determine the next model.
Set to +1.

【0051】次のステップ410ではモデルループが終
了したか否かの判定を行う。モデルループが終了したな
らば、ステップ412に進み、まだループが終了してい
なければステップ404に進んで上記の処理を繰り返
す。
At the next step 410, it is determined whether or not the model loop is completed. If the model loop is completed, the procedure proceeds to step 412, and if the loop is not yet completed, the procedure proceeds to step 404 and the above processing is repeated.

【0052】ステップ412では車ループを開始するた
めに、j=1とする。ステップ414では車jの対応フ
ラグがリセットされているか否かを判断することによ
り、車jに対応するモデルが存在したか否かを判断す
る。対応するモデルが存在していなかった場合は対応フ
ラグ=0になっているので、ステップ416に進み、対
応するモデルのが存在していなかった車の位置を記憶す
ることにより、新たなモデルをRAM内に作成する。一
方、対応するモデルが存在していたならば対応フラグに
は0以外のモデル番号がセットされているので、ステッ
プ418に進み、次の車について判断するために、j=
j+1とする。
In step 412, j = 1 is set to start the vehicle loop. In step 414, it is determined whether or not the model corresponding to the vehicle j exists by determining whether or not the corresponding flag of the vehicle j is reset. If the corresponding model does not exist, the corresponding flag is 0, so the process proceeds to step 416, and the position of the vehicle in which the corresponding model does not exist is stored, and the new model is stored in the RAM. Create in. On the other hand, if the corresponding model exists, the corresponding flag is set to a model number other than 0. Therefore, the process proceeds to step 418, and in order to judge the next car, j =
Let j + 1.

【0053】ステップ420では車ループが終了したか
否かの判定を行う。ループが終了していない場合はステ
ップ414に進み、ループが終了していれば処理を終了
する。
In step 420, it is determined whether or not the vehicle loop has ended. If the loop has not ended, the process proceeds to step 414, and if the loop has ended, the process ends.

【0054】[0054]

【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、記
憶物体が存在している度合いを表す確信度を演算し、確
信度の大きさに応じて記憶内容の変更、消去及び新たな
記憶内容の記憶を行っているため、物体の長い見失いに
対処することができると共に、雑音等による誤検出の影
響を少なくすることができる、という効果が得られる。
As described above, according to the present invention, the certainty factor representing the degree of existence of a memory object is calculated, and the stored contents are changed, erased, and newly stored according to the certainty factor. Since the contents are stored, it is possible to deal with a long loss of sight of an object and to reduce the influence of erroneous detection due to noise or the like.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】本発明の一実施例を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of the present invention.

【図2】記憶物体の位置を示す線図である。FIG. 2 is a diagram showing a position of a storage object.

【図3】検出物体の位置を示す線図である。FIG. 3 is a diagram showing a position of a detected object.

【図4】記憶物体と検出物体とが対応しているか否かを
判断するための範囲を示す線図である。
FIG. 4 is a diagram showing a range for determining whether or not a stored object and a detected object correspond to each other.

【図5】検出範囲における存在確率を示す線図である。FIG. 5 is a diagram showing an existence probability in a detection range.

【図6】移動物体の見失いに対する移動物体の存在の確
信度の変化を示す線図である。
FIG. 6 is a diagram showing a change in the certainty factor of the existence of a moving object with respect to the loss of sight of the moving object.

【図7】ノイズによって誤検出した場合の移動物体の存
在の確信度の変化を示す線図である。
FIG. 7 is a diagram showing a change in the certainty factor of the presence of a moving object when it is erroneously detected by noise.

【図8】本実施例の具体例を示すブロック図である。FIG. 8 is a block diagram showing a specific example of the present embodiment.

【図9】RAMに記憶されたモデルと車の記憶領域を示
す線図である。
FIG. 9 is a diagram showing a model and a vehicle storage area stored in a RAM.

【図10】本実施例の車両検出処理ルーチンを示す流れ
図である。
FIG. 10 is a flowchart showing a vehicle detection processing routine of this embodiment.

【図11】図10のステップ200の詳細を示す流れ図
である。
FIG. 11 is a flowchart showing details of step 200 of FIG.

【図12】図10のステップ300の詳細を示す流れ図
である。
FIG. 12 is a flow chart showing details of step 300 of FIG.

【図13】図10のステップ400の詳細を示す流れ図
である。
13 is a flow chart showing details of step 400 of FIG.

【図14】モデルの位置を示す線図である。FIG. 14 is a diagram showing the position of a model.

【図15】検出した車の位置を示す線図である。FIG. 15 is a diagram showing a detected vehicle position.

【図16】モデルと検出した車とが対応しているか否か
を判断するための範囲を示す線図である。
FIG. 16 is a diagram showing a range for determining whether or not a model corresponds to a detected vehicle.

【図17】検出範囲における存在確率を示す線図であ
る。
FIG. 17 is a diagram showing the existence probability in the detection range.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

3 コンピュータ 21 検出装置 3 Computer 21 Detection device

フロントページの続き (72)発明者 二宮 芳樹 愛知県愛知郡長久手町大字長湫字横道41番 地の1 株式会社豊田中央研究所内 (72)発明者 本郷 武朗 愛知県愛知郡長久手町大字長湫字横道41番 地の1 株式会社豊田中央研究所内 (72)発明者 遠藤 徳和 愛知県豊田市トヨタ町1番地 トヨタ自動 車株式会社内 (72)発明者 久保田 有一 愛知県豊田市トヨタ町1番地 トヨタ自動 車株式会社内Front Page Continuation (72) Inventor Yoshiki Ninomiya, Nagakute-cho, Aichi-gun, Aichi Prefecture 1-41 Yokomichi, Yokosuka Central Research Institute Co., Ltd. (72) Inventor Takero Hongo, Aichi-gun, Nagakute-machi, Aichi-gun No. 41 1 Toyota Central Research Institute Co., Ltd. (72) Inventor Tokuwa No. 1 Toyota-cho, Toyota City, Aichi Prefecture Toyota Automobile Co., Ltd. (72) Inventor Yuichi Kubota No. 1 Toyota-cho, Aichi Prefecture Toyota Automobile Within the corporation

Claims (1)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 物体の現在位置を検出する物体検出手段
と、 物体検出手段で検出された検出物体の過去の位置を記憶
する記憶手段と、 検出物体の現在位置と記憶手段に記憶されている記憶物
体の位置とに基づいて現在位置が検出された検出物体と
記憶手段に位置が記憶されている記憶物体とが対応して
いるか否かを判断する判断手段と、 判断手段の判断結果に基づいて記憶物体が存在している
度合いを表す確信度を演算する演算手段と、 確信度が所定値以上の記憶物体に対する記憶内容を検出
された現在位置に基づいて変更すると共に確信度が所定
値未満の記憶物体に対する記憶内容を消去し、かつ判断
手段によって記憶物体と対応していないと判断された検
出物体に対する位置を記憶させる記憶内容変更手段と、 を含む物体検出装置。
1. An object detection means for detecting a current position of an object, a storage means for storing a past position of the detected object detected by the object detection means, and a current position of the detected object and the storage means. Based on the position of the storage object, a determination unit that determines whether the detected object whose current position has been detected corresponds to the storage object whose position is stored in the storage unit, and based on the determination result of the determination unit Calculating means for calculating the degree of certainty indicating the degree of existence of the storage object, and changing the stored content for the storage object having the certainty value equal to or greater than a predetermined value based on the detected current position and the certainty degree less than the predetermined value. And a storage content changing unit that erases the storage content of the storage object and stores the position of the detection object determined not to correspond to the storage object by the determination unit.
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