JPH09222477A - 車載用レーダ装置 - Google Patents
車載用レーダ装置Info
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- JPH09222477A JPH09222477A JP8030612A JP3061296A JPH09222477A JP H09222477 A JPH09222477 A JP H09222477A JP 8030612 A JP8030612 A JP 8030612A JP 3061296 A JP3061296 A JP 3061296A JP H09222477 A JPH09222477 A JP H09222477A
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- G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
- G01S7/02—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
- G01S7/28—Details of pulse systems
- G01S7/285—Receivers
- G01S7/288—Coherent receivers
- G01S7/2883—Coherent receivers using FFT processing
Abstract
(57)【要約】
【課題】 従来装置では、制御対象にする必要のない目
標物体も制御対象として監視しており、無駄が多い。 【解決手段】 車両前方を監視するレーダ装置Ｍ１と、
レーダ装置で検出された目標物体の検出状況と過去の検
出状況とから目標物体の存在度合いの確からしさを表わ
す確信度を算出する確信度算出手段Ｍ２と、目標物体の
検出状況に応じて確信度を増減して確信度を調整する確
信度調整手段Ｍ３とを有する車載用レーダ装置におい
て、レーダ装置を左右に回動させて走査を行う走査手段
Ｍ４と、目標物体を検出したときの走査角度に基づいて
確信度調整手段での確信度の増減量を変更する第１の増
減量変更手段Ｍ５を有する。このため、目標物体が自車
線に存在する場合と、自車線以外の車線に存在する場合
等で確信度の増減量を異ならせることができ、追従運転
や警報の制御対象とする自車線上の目標物体の確信度を
高くして制御対象として必要な目標物体だけを監視する
ことが可能となり、無駄を省くことが可能となる。
標物体も制御対象として監視しており、無駄が多い。 【解決手段】 車両前方を監視するレーダ装置Ｍ１と、
レーダ装置で検出された目標物体の検出状況と過去の検
出状況とから目標物体の存在度合いの確からしさを表わ
す確信度を算出する確信度算出手段Ｍ２と、目標物体の
検出状況に応じて確信度を増減して確信度を調整する確
信度調整手段Ｍ３とを有する車載用レーダ装置におい
て、レーダ装置を左右に回動させて走査を行う走査手段
Ｍ４と、目標物体を検出したときの走査角度に基づいて
確信度調整手段での確信度の増減量を変更する第１の増
減量変更手段Ｍ５を有する。このため、目標物体が自車
線に存在する場合と、自車線以外の車線に存在する場合
等で確信度の増減量を異ならせることができ、追従運転
や警報の制御対象とする自車線上の目標物体の確信度を
高くして制御対象として必要な目標物体だけを監視する
ことが可能となり、無駄を省くことが可能となる。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は車載用レーダ装置に
関し、特に先行車両や路側物等の目標物体を検出する車
載用レーダ装置に関する。
関し、特に先行車両や路側物等の目標物体を検出する車
載用レーダ装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来より、自車両の前方にレーダビーム
を照射して、先行車両等の目標物体を検出する車載用レ
ーダ装置が開発されている。例えば、特開平６−１５０
１９５号公報には、レーダ装置で検出された目標物体の
位置データを過去の目標物体の位置データと対応付け
し、対応付けができる場合はその目標物体の存在の確信
度を増大させ、対応付けができない場合はその目標物体
の存在の確信度を減少させ、存在の確信度が所定値以上
の目標物体を追従運転や警報等の制御対象とする物体検
出装置が記載されている。
を照射して、先行車両等の目標物体を検出する車載用レ
ーダ装置が開発されている。例えば、特開平６−１５０
１９５号公報には、レーダ装置で検出された目標物体の
位置データを過去の目標物体の位置データと対応付け
し、対応付けができる場合はその目標物体の存在の確信
度を増大させ、対応付けができない場合はその目標物体
の存在の確信度を減少させ、存在の確信度が所定値以上
の目標物体を追従運転や警報等の制御対象とする物体検
出装置が記載されている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】従来装置では、存在の
確信度が所定値以上の目標物体を追従運転や警報等の制
御対象としている。しかし、例えば目標物体が隣接車線
を走行しているには、この隣接車線の目標物体は制御対
象にする必要はない。このように従来装置では、制御対
象にする必要のない目標物体も制御対象として監視して
おり、無駄が多いという問題があった。
確信度が所定値以上の目標物体を追従運転や警報等の制
御対象としている。しかし、例えば目標物体が隣接車線
を走行しているには、この隣接車線の目標物体は制御対
象にする必要はない。このように従来装置では、制御対
象にする必要のない目標物体も制御対象として監視して
おり、無駄が多いという問題があった。
【０００４】本発明は上記の点に鑑みなされたもので、
目標物体を検出したときの走査角度に基づいて確信度の
増減量を変更することにより、自車線の先行車両のよう
に追従運転や警報の制御対象として必要な目標物体だけ
を監視でき、無駄を省くことができる車載用レーダ装置
を提供することを目的とする。
目標物体を検出したときの走査角度に基づいて確信度の
増減量を変更することにより、自車線の先行車両のよう
に追従運転や警報の制御対象として必要な目標物体だけ
を監視でき、無駄を省くことができる車載用レーダ装置
を提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】請求項１に記載の発明
は、図１に示す如く、車両前方を監視するレーダ装置Ｍ
１と、上記レーダ装置で検出された目標物体の検出状況
と過去の検出状況とから目標物体の存在度合いの確から
しさを表わす確信度を算出する確信度算出手段Ｍ２と、
上記目標物体の検出状況に応じて上記確信度を増減して
確信度を調整する確信度調整手段Ｍ３とを有する車載用
レーダ装置において、上記レーダ装置を左右に回動させ
て走査を行う走査手段Ｍ４と、上記目標物体を検出した
ときの走査角度に基づいて上記確信度調整手段での確信
度の増減量を変更する第１の増減量変更手段Ｍ５を有す
る。
は、図１に示す如く、車両前方を監視するレーダ装置Ｍ
１と、上記レーダ装置で検出された目標物体の検出状況
と過去の検出状況とから目標物体の存在度合いの確から
しさを表わす確信度を算出する確信度算出手段Ｍ２と、
上記目標物体の検出状況に応じて上記確信度を増減して
確信度を調整する確信度調整手段Ｍ３とを有する車載用
レーダ装置において、上記レーダ装置を左右に回動させ
て走査を行う走査手段Ｍ４と、上記目標物体を検出した
ときの走査角度に基づいて上記確信度調整手段での確信
度の増減量を変更する第１の増減量変更手段Ｍ５を有す
る。
【０００６】このため、目標物体が自車線に存在する場
合と、自車線以外の車線に存在する場合等で確信度の増
減量を異ならせることができ、追従運転や警報の制御対
象とする自車線上の目標物体の確信度を高くして制御対
象として必要な目標物体だけを監視することが可能とな
り、無駄を省くことが可能となる。
合と、自車線以外の車線に存在する場合等で確信度の増
減量を異ならせることができ、追従運転や警報の制御対
象とする自車線上の目標物体の確信度を高くして制御対
象として必要な目標物体だけを監視することが可能とな
り、無駄を省くことが可能となる。
【０００７】請求項２に記載の発明は、請求項１記載の
車載用レーダ装置において、前記目標物体の自車に対す
る位置変化情報を求め、上記位置変化情報に基づいて前
記確信度調整手段での確信度の増減量を変更する第２の
増減量変更手段を有する。
車載用レーダ装置において、前記目標物体の自車に対す
る位置変化情報を求め、上記位置変化情報に基づいて前
記確信度調整手段での確信度の増減量を変更する第２の
増減量変更手段を有する。
【０００８】このため、自車方向に位置変化しており危
険度の高い目標物体の確信度を高くして、危険度が高く
制御対象として必要な目標物体だけを監視することが可
能となり、無駄を省くことが可能となる。請求項３に記
載の発明は、請求項１又は２記載の車載用レーダ装置に
おいて、前記目標物体の横幅を求め、上記横幅に基づい
て前記確信度調整手段での確信度の増減量を変更する第
３の増減量変更手段を有する。
険度の高い目標物体の確信度を高くして、危険度が高く
制御対象として必要な目標物体だけを監視することが可
能となり、無駄を省くことが可能となる。請求項３に記
載の発明は、請求項１又は２記載の車載用レーダ装置に
おいて、前記目標物体の横幅を求め、上記横幅に基づい
て前記確信度調整手段での確信度の増減量を変更する第
３の増減量変更手段を有する。
【０００９】このため、目標物体の横幅からカーブ入口
において隣接車線上の先行車両やガードレール等の確信
度を低くして制御対象から外すことができ、無駄を省く
ことが可能となる。
において隣接車線上の先行車両やガードレール等の確信
度を低くして制御対象から外すことができ、無駄を省く
ことが可能となる。
【００１０】
【発明の実施の形態】図２は本発明装置のブロック図を
示す。同図中、送信側回路は、搬送波発生器１０，周波
数変調器１２，変調電圧発生器１４，方向性結合器１
６，及び送信アンテナ１８から構成される。搬送波発生
器１０からは搬送波が出力され、周波数変調器１２に供
給される。一方、変調電圧発生器１４からは振幅が三角
形状に変化する三角波が出力され、変調波として周波数
変調器１２に供給される。これによって、搬送波発生器
１０からの搬送波は周波数変調され、時間経過に伴って
周波数が三角形状に変化する送信信号が出力される。こ
の送信信号は方向性結合器１６を介して送信アンテナ１
８に供給され、被検出物体に向けて放射される。一方、
方向性結合器１６を介して、送信信号の一部は後述する
受信側回路のミキサ２２に供給される。
示す。同図中、送信側回路は、搬送波発生器１０，周波
数変調器１２，変調電圧発生器１４，方向性結合器１
６，及び送信アンテナ１８から構成される。搬送波発生
器１０からは搬送波が出力され、周波数変調器１２に供
給される。一方、変調電圧発生器１４からは振幅が三角
形状に変化する三角波が出力され、変調波として周波数
変調器１２に供給される。これによって、搬送波発生器
１０からの搬送波は周波数変調され、時間経過に伴って
周波数が三角形状に変化する送信信号が出力される。こ
の送信信号は方向性結合器１６を介して送信アンテナ１
８に供給され、被検出物体に向けて放射される。一方、
方向性結合器１６を介して、送信信号の一部は後述する
受信側回路のミキサ２２に供給される。
【００１１】受信側回路は、受信アンテナ２０，ミキサ
２２，増幅器２４，フィルタ２６，高速フーリエ変換処
理器（ＦＦＴ信号処理器）２８，ターゲット認識器３
０，危険判定器３２，及び警報器３４から構成される。
被検出物体からの反射波は受信アンテナ２０で受信さ
れ、ミキサ２２に供給される。ミキサ２２では受信信号
と方向性結合器１６からの送信信号の一部が差分演算に
より結合され、ビート信号が生成される。ミキサ２２か
らのビート信号は増幅器２４で増幅され、アンチエリア
シングフィルタ２６を介してＦＦＴ信号処理器２８及び
ターゲット認識器３０に供給される。ＦＦＴ信号処理器
２８は周波数上昇部分及び周波数下降部分夫々のパワー
スペクトラムを得て、ターゲット認識器３０に供給す
る。上記の搬送波発生器１０からＦＦＴ信号処理器２８
までがレーダ装置Ｍ１に対応する。
２２，増幅器２４，フィルタ２６，高速フーリエ変換処
理器（ＦＦＴ信号処理器）２８，ターゲット認識器３
０，危険判定器３２，及び警報器３４から構成される。
被検出物体からの反射波は受信アンテナ２０で受信さ
れ、ミキサ２２に供給される。ミキサ２２では受信信号
と方向性結合器１６からの送信信号の一部が差分演算に
より結合され、ビート信号が生成される。ミキサ２２か
らのビート信号は増幅器２４で増幅され、アンチエリア
シングフィルタ２６を介してＦＦＴ信号処理器２８及び
ターゲット認識器３０に供給される。ＦＦＴ信号処理器
２８は周波数上昇部分及び周波数下降部分夫々のパワー
スペクトラムを得て、ターゲット認識器３０に供給す
る。上記の搬送波発生器１０からＦＦＴ信号処理器２８
までがレーダ装置Ｍ１に対応する。
【００１２】ターゲット認識器３０は周波数上昇部分，
下降部分夫々のパワースペクトラムのピークを検出して
ペアリングを行ない、各目標物体に対応するピーク対を
形成する。このピーク対の周波数上昇部分のピーク周波
数fup と周波数下降部分のピーク周波数fdown とから得
られる相対速度周波数fd, 距離周波数fr fd＝(fdown-fup）／２ …（ａ） fr＝(fdown+fup）／２ …（ｂ） 及び fd＝２・Ｖ／Ｃ・ｆ０ …（ｃ） fr＝４・ｆｍ・Δｆ／Ｃ・Ｒ …（ｄ） 但し、Ｖ：相対速度、Ｃ：光速、ｆ０：中心周波数、ｆ
ｍ：変調周波数、Δｆ：周波数変移幅、Ｒ：相対距離に
より相対距離Ｒ及び相対速度Ｖを同時に求める。この
後、危険判定器３２で予め定められた、又は自車の走行
状態に応じて算出される安全距離と上記相対距離の大小
比較を行ない、安全距離以下である場合には危険と判定
し、警報器３４により運転者に報知する。
下降部分夫々のパワースペクトラムのピークを検出して
ペアリングを行ない、各目標物体に対応するピーク対を
形成する。このピーク対の周波数上昇部分のピーク周波
数fup と周波数下降部分のピーク周波数fdown とから得
られる相対速度周波数fd, 距離周波数fr fd＝(fdown-fup）／２ …（ａ） fr＝(fdown+fup）／２ …（ｂ） 及び fd＝２・Ｖ／Ｃ・ｆ０ …（ｃ） fr＝４・ｆｍ・Δｆ／Ｃ・Ｒ …（ｄ） 但し、Ｖ：相対速度、Ｃ：光速、ｆ０：中心周波数、ｆ
ｍ：変調周波数、Δｆ：周波数変移幅、Ｒ：相対距離に
より相対距離Ｒ及び相対速度Ｖを同時に求める。この
後、危険判定器３２で予め定められた、又は自車の走行
状態に応じて算出される安全距離と上記相対距離の大小
比較を行ない、安全距離以下である場合には危険と判定
し、警報器３４により運転者に報知する。
【００１３】また、スキャン制御回路４０は車速センサ
４２から自車速度ＶS を供給され、操舵角センサ４４か
ら操舵角θH を供給され、ターゲット認識器３０から相
対距離Ｒを供給されており、次式によりカーブの曲率半
径ρ及び送信アンテナ１８及び受信アンテナ２０の回動
角であるステア角θS を算出する。
４２から自車速度ＶS を供給され、操舵角センサ４４か
ら操舵角θH を供給され、ターゲット認識器３０から相
対距離Ｒを供給されており、次式によりカーブの曲率半
径ρ及び送信アンテナ１８及び受信アンテナ２０の回動
角であるステア角θS を算出する。
【００１４】 θS ＝ sin-1（Ｒ／２ρ） …（ｅ） ρ＝（１＋Ｋ1 ×ＶS 2 ）×Ｋ2 ／θH …（ｆ） 但し、Ｋ1 ，Ｋ2 は定数であり、ステア角θS は例えば
車両の進行方向を０として左側を正、右側を負としてい
る。スキャン制御回路４０は（ｅ）式で算出したステア
角θS を中心として左右にスキャン（走査）を行うよう
スキャン機構４６を駆動して送信アンテナ１８及び受信
アンテナ２０の回動を制御する。また、車速センサ４２
で検出した自車速度はターゲット認識器３０にも供給さ
れている。上記のスキャン制御回路４０及びスキャン機
構４６が走査手段Ｍ４に対応する。
車両の進行方向を０として左側を正、右側を負としてい
る。スキャン制御回路４０は（ｅ）式で算出したステア
角θS を中心として左右にスキャン（走査）を行うよう
スキャン機構４６を駆動して送信アンテナ１８及び受信
アンテナ２０の回動を制御する。また、車速センサ４２
で検出した自車速度はターゲット認識器３０にも供給さ
れている。上記のスキャン制御回路４０及びスキャン機
構４６が走査手段Ｍ４に対応する。
【００１５】図３乃至図６はターゲット認識器３０が実
行する認識処理の一実施例のフローチャートを示す。こ
の処理は数十msec毎に実行される。同図中、ステップＳ
１０ではＦＦＴ信号処理器２８より供給されるパワース
ペクトラムを取り込む。次にステップＳ１２で、ピーク
対毎つまり目標物体毎に（ａ）式〜（ｄ）式を用いて目
標物体の相対距離Ｒ及び相対速度Ｖ（Ｖは接近方向を正
とする）、及びピーク対の平均レベルである反射強度Ｌ
ＶＬを計算し、更に車両角度θW と中心角度θ C を計算
する。この反射強度ＬＶＬは周波数上昇部分，周波数下
降部分夫々のピークのレベルを別々に用いても良いが、
計算が複雑になるため平均レベルを用いる。車両角度θ
W は目標物体の左端のスキャン角度と右端のスキャン角
度との差の角度であり、中心角度θC は目標物体の左端
のスキャン角度と右端のスキャン角度との平均値であ
る。なお、目標物体の数ｎは車両だけであれば５程度で
あるが、路側物等からの反射があるので２０程度とな
る。
行する認識処理の一実施例のフローチャートを示す。こ
の処理は数十msec毎に実行される。同図中、ステップＳ
１０ではＦＦＴ信号処理器２８より供給されるパワース
ペクトラムを取り込む。次にステップＳ１２で、ピーク
対毎つまり目標物体毎に（ａ）式〜（ｄ）式を用いて目
標物体の相対距離Ｒ及び相対速度Ｖ（Ｖは接近方向を正
とする）、及びピーク対の平均レベルである反射強度Ｌ
ＶＬを計算し、更に車両角度θW と中心角度θ C を計算
する。この反射強度ＬＶＬは周波数上昇部分，周波数下
降部分夫々のピークのレベルを別々に用いても良いが、
計算が複雑になるため平均レベルを用いる。車両角度θ
W は目標物体の左端のスキャン角度と右端のスキャン角
度との差の角度であり、中心角度θC は目標物体の左端
のスキャン角度と右端のスキャン角度との平均値であ
る。なお、目標物体の数ｎは車両だけであれば５程度で
あるが、路側物等からの反射があるので２０程度とな
る。
【００１６】ステップＳ１４では保存データが有るか、
つまり前回既に目標物体が存在していたか否かを判別
し、保存データがなければステップＳ１６に進み、ステ
ップＳ１２において検出された新たな目標物体のＲ，
Ｖ，ＬＶＬ，θW ，θC のデータを新保存データとして
全て保存し、図８のステップＳ１６０に進む。このとき
の新たな目標物体の存在確率は基本的に例えば５％等の
一定値とする。
つまり前回既に目標物体が存在していたか否かを判別
し、保存データがなければステップＳ１６に進み、ステ
ップＳ１２において検出された新たな目標物体のＲ，
Ｖ，ＬＶＬ，θW ，θC のデータを新保存データとして
全て保存し、図８のステップＳ１６０に進む。このとき
の新たな目標物体の存在確率は基本的に例えば５％等の
一定値とする。
【００１７】また、保存データが存在する場合には、ス
テップＳ１５に進み、各目標物体の中心角度θC1，
θC2，…θCn夫々はばらつきが大きいため、各目標物体
毎に過去に得られた時系列な中心角度と平均化してフィ
ルタリングする。次に、ステップＳ１８で新データつま
り新たな目標物体ｉ（ｉは１〜ｎのいずれか）を選択
し、その相対距離Ｒｉ，相対速度Ｖｉを中心とする範囲
Ｒｉ±α，Ｖｉ±βを計算する。上記の範囲±α，±β
夫々は車両が急加減速を行なったときの限界値とレーダ
装置の誤差を含んだ値である。そしてステップＳ２０で
全ての保存データの相対距離Ｒ’ｍ，相対速度Ｖ’ｍと
ｉ番目の新データの範囲Ｒｉ±α，Ｖｉ±βとの比較
を、全ての保存データについて行なう。なお、保存デー
タに範囲を設けて新データと比較しても良く、また、保
存データのＲ’ｍ，Ｖ’ｍとＶ’ｍの増分ΔＶ’ｍ及び
Ｒ’ｍの増分ΔＲ’ｍとから次のＲ’ｍ，Ｖ’ｍを予測
して、この予測値を上記保存データの代りに用いても良
い。
テップＳ１５に進み、各目標物体の中心角度θC1，
θC2，…θCn夫々はばらつきが大きいため、各目標物体
毎に過去に得られた時系列な中心角度と平均化してフィ
ルタリングする。次に、ステップＳ１８で新データつま
り新たな目標物体ｉ（ｉは１〜ｎのいずれか）を選択
し、その相対距離Ｒｉ，相対速度Ｖｉを中心とする範囲
Ｒｉ±α，Ｖｉ±βを計算する。上記の範囲±α，±β
夫々は車両が急加減速を行なったときの限界値とレーダ
装置の誤差を含んだ値である。そしてステップＳ２０で
全ての保存データの相対距離Ｒ’ｍ，相対速度Ｖ’ｍと
ｉ番目の新データの範囲Ｒｉ±α，Ｖｉ±βとの比較
を、全ての保存データについて行なう。なお、保存デー
タに範囲を設けて新データと比較しても良く、また、保
存データのＲ’ｍ，Ｖ’ｍとＶ’ｍの増分ΔＶ’ｍ及び
Ｒ’ｍの増分ΔＲ’ｍとから次のＲ’ｍ，Ｖ’ｍを予測
して、この予測値を上記保存データの代りに用いても良
い。
【００１８】次にステップＳ２２では範囲Ｒｉ±α又は
Ｖｉ±β内に２つ以上の保存データがあるか否かを判別
し、あればステップＳ２４に進み、なければ図４のステ
ップＳ４０に進む。ステップＳ２４では範囲内に存在し
た２つ以上の保存データの反射強度ＬＶＬ’ｍ，ＬＶ
Ｌ’ｐ，…と範囲の中心である新データの反射強度ＬＶ
Ｌｉとの差を求め、この差が最小の保存データを選択す
る。更にステップＳ２６で選択された差が最小となる保
存データが２つ以上あるか否かを判別し、あればステッ
プＳ２８に進み、なければステップＳ４０に進む。ここ
で、反射強度の差を比較するのは、検出周期が短かい場
合は同一の目標物体の反射強度は急激に変化しないため
である。
Ｖｉ±β内に２つ以上の保存データがあるか否かを判別
し、あればステップＳ２４に進み、なければ図４のステ
ップＳ４０に進む。ステップＳ２４では範囲内に存在し
た２つ以上の保存データの反射強度ＬＶＬ’ｍ，ＬＶ
Ｌ’ｐ，…と範囲の中心である新データの反射強度ＬＶ
Ｌｉとの差を求め、この差が最小の保存データを選択す
る。更にステップＳ２６で選択された差が最小となる保
存データが２つ以上あるか否かを判別し、あればステッ
プＳ２８に進み、なければステップＳ４０に進む。ここ
で、反射強度の差を比較するのは、検出周期が短かい場
合は同一の目標物体の反射強度は急激に変化しないため
である。
【００１９】ステップＳ２８では差が最小の２つ以上の
保存データについて、新データとの相対距離の差の２乗
と、相対速度の差の２乗との和、例えば（Ｒ’ｍ−Ｒ
ｉ）2＋（Ｖ’ｍ−Ｖｉ）2 を求め、２乗の和が最小と
なる保存データを選択する。この後、ステップＳ３０で
選択した保存データを他の新データが選択していないか
どうかを確認して図４のステップＳ４０に進む。ステッ
プＳ４０ではステップＳ３０の確認によって選択した保
存データを他の新データが選択しているかどうかを判別
し、他が選択していればステップＳ４２に進み、他が選
択していなければステップＳ４３でｉ番目の新データに
対する保存データの選択を終了してステップＳ４８に進
む。
保存データについて、新データとの相対距離の差の２乗
と、相対速度の差の２乗との和、例えば（Ｒ’ｍ−Ｒ
ｉ）2＋（Ｖ’ｍ−Ｖｉ）2 を求め、２乗の和が最小と
なる保存データを選択する。この後、ステップＳ３０で
選択した保存データを他の新データが選択していないか
どうかを確認して図４のステップＳ４０に進む。ステッ
プＳ４０ではステップＳ３０の確認によって選択した保
存データを他の新データが選択しているかどうかを判別
し、他が選択していればステップＳ４２に進み、他が選
択していなければステップＳ４３でｉ番目の新データに
対する保存データの選択を終了してステップＳ４８に進
む。
【００２０】ステップＳ４２では選択された保存データ
の反射強度ＬＶＬ’ｍと、これを選択した複数の新デー
タの反射強度ＬＶＬｉ，ＬＶＬｊ，…との差を求め、こ
の差が最小の新データを選択する。更にステップＳ４４
で選択された差が最小となる新データが２つ以上あるか
否かを判別し、あればステップＳ４６に進み、なければ
ステップＳ４８に進む。
の反射強度ＬＶＬ’ｍと、これを選択した複数の新デー
タの反射強度ＬＶＬｉ，ＬＶＬｊ，…との差を求め、こ
の差が最小の新データを選択する。更にステップＳ４４
で選択された差が最小となる新データが２つ以上あるか
否かを判別し、あればステップＳ４６に進み、なければ
ステップＳ４８に進む。
【００２１】ステップＳ４６では差が最小の２つ以上の
新データについて、保存データとの相対距離の差の２乗
と、相対速度の差の２乗の和、例えば（Ｒ’ｍ−Ｒｉ）
2 ＋（Ｖ’ｍ−Ｖｉ）2 を求め、２乗の和が最小となる
新データを選択する。この後、ステップＳ４８でｉ番目
の新データが今回得られた新データの最後のものかどう
かを判別し、最後でなければステップＳ５０で範囲Ｒｉ
±α，Ｖｉ±β内で選択された保存データを選択済みと
してステップＳ１８に戻り処理を繰り返す。また、ステ
ップＳ４８でｉ番目が新データの最後と判別されるとス
テップＳ５２に進み、保存データを選択できなかった新
データを新保存データとして保存して図８のステップＳ
１６０に進む。
新データについて、保存データとの相対距離の差の２乗
と、相対速度の差の２乗の和、例えば（Ｒ’ｍ−Ｒｉ）
2 ＋（Ｖ’ｍ−Ｖｉ）2 を求め、２乗の和が最小となる
新データを選択する。この後、ステップＳ４８でｉ番目
の新データが今回得られた新データの最後のものかどう
かを判別し、最後でなければステップＳ５０で範囲Ｒｉ
±α，Ｖｉ±β内で選択された保存データを選択済みと
してステップＳ１８に戻り処理を繰り返す。また、ステ
ップＳ４８でｉ番目が新データの最後と判別されるとス
テップＳ５２に進み、保存データを選択できなかった新
データを新保存データとして保存して図８のステップＳ
１６０に進む。
【００２２】図５のステップＳ６０では各目標物体毎に
図１０（Ａ），（Ｂ）に示すステア角θSi及び車幅角θ
VHi 夫々を算出する。 θSi＝ sin-1（Ｒｉ／２ρ） …（ｅ）再記 θVHi ＝ tan-1（Ｗ／２Ｒｉ） …（ｇ） 但し、Ｗは一般的な車幅で２ｍとする。次にステップＳ
６２で（１）式を満足するか否かを判別する。
図１０（Ａ），（Ｂ）に示すステア角θSi及び車幅角θ
VHi 夫々を算出する。 θSi＝ sin-1（Ｒｉ／２ρ） …（ｅ）再記 θVHi ＝ tan-1（Ｗ／２Ｒｉ） …（ｇ） 但し、Ｗは一般的な車幅で２ｍとする。次にステップＳ
６２で（１）式を満足するか否かを判別する。
【００２３】 θSi−θVHi ≦θCi≦θSi＋θVHi …（１） （１）式を満足すればステップＳ６４で存在確率の増加
量Bup を例えば１０％程度の最大値とし、存在確率の減
少量Bdown を例えば３％程度の小さな値とする。（１）
式を満足しないときはステップＳ６６に進む。
量Bup を例えば１０％程度の最大値とし、存在確率の減
少量Bdown を例えば３％程度の小さな値とする。（１）
式を満足しないときはステップＳ６６に進む。
【００２４】ステップＳ６６では（２）式を満足するか
否かを判別する。 θSi−θVHi -0.5≦θCi≦θSi＋θVHi +0.5 …（２） （１）式を満足すればステップＳ６８で存在確率の増加
量Bup を例えば７％程度の中くらいの値とし、存在確率
の減少量Bdown を例えば５％程度の中くらいの値とす
る。（２）式を満足しないときはステップＳ７０に進
む。
否かを判別する。 θSi−θVHi -0.5≦θCi≦θSi＋θVHi +0.5 …（２） （１）式を満足すればステップＳ６８で存在確率の増加
量Bup を例えば７％程度の中くらいの値とし、存在確率
の減少量Bdown を例えば５％程度の中くらいの値とす
る。（２）式を満足しないときはステップＳ７０に進
む。
【００２５】ステップＳ７０では（３）式を満足するか
否かを判別する。 θSi−θVHi -1.0≦θCi≦θSi＋θVHi +1.0 …（３） （３）式を満足すればステップＳ７２で存在確率の増加
量Bup を例えば３％程度の小さな値とし、存在確率の減
少量Bdown を例えば７％程度の大きな値とする。（３）
式を満足しないときはステップＳ７４で存在確率の増加
量Bup を例えば０％程度の最小値とし、存在確率の減少
量Bdown を例えば１０％程度の最大値とする。上記のス
テップＳ６４，Ｓ６８，Ｓ７２，Ｓ７４の実行後はステ
ップＳ８０に進む。
否かを判別する。 θSi−θVHi -1.0≦θCi≦θSi＋θVHi +1.0 …（３） （３）式を満足すればステップＳ７２で存在確率の増加
量Bup を例えば３％程度の小さな値とし、存在確率の減
少量Bdown を例えば７％程度の大きな値とする。（３）
式を満足しないときはステップＳ７４で存在確率の増加
量Bup を例えば０％程度の最小値とし、存在確率の減少
量Bdown を例えば１０％程度の最大値とする。上記のス
テップＳ６４，Ｓ６８，Ｓ７２，Ｓ７４の実行後はステ
ップＳ８０に進む。
【００２６】上記の図５全体が第１の増減量変更手段Ｍ
５に対応する。なお、領域分けはもっと細かく分けても
良く、これにより自車線らしさをより定量的に表現で
き、自車線判定の精度が向上する。図１１は直線路でス
テア角θS が０の場合を示しているが、自車５０から見
て目標物体としての先行車が（１）式を満足する領域
（１）に存在する場合は先行車が自車線にいる確率が高
いため存在確率の増加量Bup を大きく、減少量Bdownを
小さくしている。また、（１）式は満足しないが（２）
式を満足する領域（２）に先行車が存在する場合は先行
車が自車線にいる確率がやや低くなるので増加量Bup を
中程度、減少量Bdown を中程度とする。
５に対応する。なお、領域分けはもっと細かく分けても
良く、これにより自車線らしさをより定量的に表現で
き、自車線判定の精度が向上する。図１１は直線路でス
テア角θS が０の場合を示しているが、自車５０から見
て目標物体としての先行車が（１）式を満足する領域
（１）に存在する場合は先行車が自車線にいる確率が高
いため存在確率の増加量Bup を大きく、減少量Bdownを
小さくしている。また、（１）式は満足しないが（２）
式を満足する領域（２）に先行車が存在する場合は先行
車が自車線にいる確率がやや低くなるので増加量Bup を
中程度、減少量Bdown を中程度とする。
【００２７】さらに（２）式は満足しないが（３）式を
満足する領域（３）に先行車が存在する場合は先行車が
自車線にいる確率が低いので増加量Bup を小さく、減少
量Bdown を大きくし、更に、（３）式を満足しない領域
（４）に先行車が存在する場合は先行車が自車線にいる
確率がほとんどないため、増加量Bup を最小、減少量Bd
own を最大としている。
満足する領域（３）に先行車が存在する場合は先行車が
自車線にいる確率が低いので増加量Bup を小さく、減少
量Bdown を大きくし、更に、（３）式を満足しない領域
（４）に先行車が存在する場合は先行車が自車線にいる
確率がほとんどないため、増加量Bup を最小、減少量Bd
own を最大としている。
【００２８】次に図６のステップＳ８０では各目標物体
毎に図１２に示す自車５０に対する位置変化角度θP を
求める。図中、Ｐt-1 は前回又は所定時間前の先行車の
位置、Ｐt は今回の先行車の位置であり、位置Ｐt-1 は
相対距離Ｒt-1 と中心角度θ Ct-1で表わされ、位置Ｐt
は相対距離Ｒt と中心角度θCtで表わされる。自車５０
の進行方向をｙ方向、これと直交する方向をＸ方向とし
て先行車の位置変化のｙ方向成分ΔＲy 、Ｘ方向成分Δ
Ｒx は次式で表わされる。
毎に図１２に示す自車５０に対する位置変化角度θP を
求める。図中、Ｐt-1 は前回又は所定時間前の先行車の
位置、Ｐt は今回の先行車の位置であり、位置Ｐt-1 は
相対距離Ｒt-1 と中心角度θ Ct-1で表わされ、位置Ｐt
は相対距離Ｒt と中心角度θCtで表わされる。自車５０
の進行方向をｙ方向、これと直交する方向をＸ方向とし
て先行車の位置変化のｙ方向成分ΔＲy 、Ｘ方向成分Δ
Ｒx は次式で表わされる。
【００２９】 ΔＲx ＝Ｒt tan θCt−Ｒt-1 tan θCt-1 …（４） ΔＲy ≒Ｒt −Ｒt-1 …（５） 但し、θCt，θCt-1夫々の値は充分小さい。これから自
車に対する位置変化角度θP は次式で表わされる。
車に対する位置変化角度θP は次式で表わされる。
【００３０】
【数１】
【００３１】次にステップＳ８２で０≦｜θP ｜＜１０
°を満足するか否かを判別し、満足すればステップＳ８
４に進み存在確率は増加量Bup を例えば１０％程度の最
大値とし、存在確率の減少量Bdown を例えば３％程度の
小さな値とする。また満足しなければステップＳ８６に
進む。ステップＳ８６では１０°≦｜θP ｜＜２０°を
満足するか否かを判別し、満足すればステップＳ８８に
進み存在確率は増加量Bup を例えば７％程度の中くらい
の値とし、存在確率の減少量Bdown を例えば５％程度の
中くらいの値とする。また満足しなければステップＳ９
０に進む。
°を満足するか否かを判別し、満足すればステップＳ８
４に進み存在確率は増加量Bup を例えば１０％程度の最
大値とし、存在確率の減少量Bdown を例えば３％程度の
小さな値とする。また満足しなければステップＳ８６に
進む。ステップＳ８６では１０°≦｜θP ｜＜２０°を
満足するか否かを判別し、満足すればステップＳ８８に
進み存在確率は増加量Bup を例えば７％程度の中くらい
の値とし、存在確率の減少量Bdown を例えば５％程度の
中くらいの値とする。また満足しなければステップＳ９
０に進む。
【００３２】ステップＳ９０では２０°≦｜θP ｜＜３
０°を満足するか否かを判別し、満足すればステップＳ
９２に進み存在確率の増加量Bup を例えば３％程度の小
さな値とし、存在確率の減少量Bdown を例えば７％程度
の大きな値とする。また満足しなければステップＳ９４
に進み、存在確率の増加量Bup を例えば０％程度の最小
値として、存在確率の減少値Bdown を例えば１０％程度
の最大値とする。上記のステップＳ８４，Ｓ８８，Ｓ９
２，Ｓ９４の実行後はステップＳ１００に進む。
０°を満足するか否かを判別し、満足すればステップＳ
９２に進み存在確率の増加量Bup を例えば３％程度の小
さな値とし、存在確率の減少量Bdown を例えば７％程度
の大きな値とする。また満足しなければステップＳ９４
に進み、存在確率の増加量Bup を例えば０％程度の最小
値として、存在確率の減少値Bdown を例えば１０％程度
の最大値とする。上記のステップＳ８４，Ｓ８８，Ｓ９
２，Ｓ９４の実行後はステップＳ１００に進む。
【００３３】上記の図６全体が第２の増減量変更手段に
対応する。なお、θP の絶対値が所定角度範囲内かどう
かを判別しているのは自車から遠ざかる方向も追従運転
制御に含まれているからである。上記の所定角度範囲を
更に細かく分け、Bup ，Bdown を連続的に変化させる構
成としても良く、これにより危険度を定量的に表わすこ
とができる。
対応する。なお、θP の絶対値が所定角度範囲内かどう
かを判別しているのは自車から遠ざかる方向も追従運転
制御に含まれているからである。上記の所定角度範囲を
更に細かく分け、Bup ，Bdown を連続的に変化させる構
成としても良く、これにより危険度を定量的に表わすこ
とができる。
【００３４】ここでは、位置変化角度θP の絶対値が小
さいということは、目標物体が自車方向に向かっている
ことを表わしており、位置変化角度θP の絶対値が１０
度未満では危険度が大きいので存在確率の増加量Bup を
大きく、減少量Bdown を小さくする。また｜θP ｜が１
０度以上２０度未満では危険度がやや低いため増加量Bu
p を中程度、減少量Bdown を中程度とする。
さいということは、目標物体が自車方向に向かっている
ことを表わしており、位置変化角度θP の絶対値が１０
度未満では危険度が大きいので存在確率の増加量Bup を
大きく、減少量Bdown を小さくする。また｜θP ｜が１
０度以上２０度未満では危険度がやや低いため増加量Bu
p を中程度、減少量Bdown を中程度とする。
【００３５】更に｜θP ｜が２０度以上３０度未満では
危険度が低いため増加量Bup を小さく、減少量Bdown を
大きくし、｜θP ｜が３０度以上では危険がないため増
加量Bup を０、減少量Bdown を最大としている。図７の
ステップＳ１００では、目標物体毎に、その目標物体の
横幅ＷT を次式により算出する。
危険度が低いため増加量Bup を小さく、減少量Bdown を
大きくし、｜θP ｜が３０度以上では危険がないため増
加量Bup を０、減少量Bdown を最大としている。図７の
ステップＳ１００では、目標物体毎に、その目標物体の
横幅ＷT を次式により算出する。
【００３６】 ＷT ＝Ｒtan θW …（７） 次にステップＳ１０２で横幅ＷT が例えば２ｍ程度の所
定値Ｗ1 以下か否かを判別し、ＷT ≦Ｗ1 の場合ステッ
プＳ１０４に進んで係数ｋW を１に設定する。ステップ
Ｓ１０２でＷT ＞Ｗ1 の場合はステップＳ１０６で横幅
ＷT が例えば４ｍ程度の所定値Ｗ2 以下か否かを判別
し、ＷT ≦Ｗ2 の場合ステップＳ１０８に進んで係数ｋ
W を０．７に設定し、ＷT ＞Ｗ2 の場合ステップＳ１１
０に進んで係数ｋW を０．５に設定する。上記のステッ
プＳ１０４，Ｓ１０８，Ｓ１１０を実行後はステップＳ
１１２に進み、次の演算によって存在確率の増加量と減
少量を補正してステップＳ１６０に進む。
定値Ｗ1 以下か否かを判別し、ＷT ≦Ｗ1 の場合ステッ
プＳ１０４に進んで係数ｋW を１に設定する。ステップ
Ｓ１０２でＷT ＞Ｗ1 の場合はステップＳ１０６で横幅
ＷT が例えば４ｍ程度の所定値Ｗ2 以下か否かを判別
し、ＷT ≦Ｗ2 の場合ステップＳ１０８に進んで係数ｋ
W を０．７に設定し、ＷT ＞Ｗ2 の場合ステップＳ１１
０に進んで係数ｋW を０．５に設定する。上記のステッ
プＳ１０４，Ｓ１０８，Ｓ１１０を実行後はステップＳ
１１２に進み、次の演算によって存在確率の増加量と減
少量を補正してステップＳ１６０に進む。
【００３７】上記の図７全体が第３の増減量変更手段に
対応する。この図７においても横幅ＷT を比較する範囲
を細分化して係数ｋW を連続的に変化させる構成として
も良い。 Bup ＝Bup ×ｋW …（８） Bdown ＝Bdown ／ｋW …（９） ここで、目標物体が自車線上に存在するか否かは中心角
度θC が図１０に示す領域のどれによって入っているか
によって判定しているが、例えばカーブの入口では自車
は直線走行しているものの目標物体がカーブに入り、隣
接車線を走行する車両があたかも自車線上に存在すると
判定されたり、ガードレールが自車線上の目標物体と判
定される場合がある。
対応する。この図７においても横幅ＷT を比較する範囲
を細分化して係数ｋW を連続的に変化させる構成として
も良い。 Bup ＝Bup ×ｋW …（８） Bdown ＝Bdown ／ｋW …（９） ここで、目標物体が自車線上に存在するか否かは中心角
度θC が図１０に示す領域のどれによって入っているか
によって判定しているが、例えばカーブの入口では自車
は直線走行しているものの目標物体がカーブに入り、隣
接車線を走行する車両があたかも自車線上に存在すると
判定されたり、ガードレールが自車線上の目標物体と判
定される場合がある。
【００３８】車両の横幅は２ｍ以下であるが上記のよう
な場合には隣接車線を走行する車両は自車に対して斜め
になるのでその横幅は２ｍ以上となって検出され、また
ガードレールは横幅が４ｍ以上の物体として検出され
る。このため、目標物体の横幅ＷT が２ｍ以上の場合
は、存在確率の増加量Bup を小さくするよう補正し、減
少量Bdown を大きくするよう補正する。更に横幅ＷT が
４ｍ以上の場合は、増加量Bup を更に小さくするよう補
正し、減少量Bdown を更に大きくするよう補正する。
な場合には隣接車線を走行する車両は自車に対して斜め
になるのでその横幅は２ｍ以上となって検出され、また
ガードレールは横幅が４ｍ以上の物体として検出され
る。このため、目標物体の横幅ＷT が２ｍ以上の場合
は、存在確率の増加量Bup を小さくするよう補正し、減
少量Bdown を大きくするよう補正する。更に横幅ＷT が
４ｍ以上の場合は、増加量Bup を更に小さくするよう補
正し、減少量Bdown を更に大きくするよう補正する。
【００３９】図８のステップＳ１６０，Ｓ１６２では全
ての保存データについて新保存データか否か、新データ
に選択された保存データか否かを判別する。新保存デー
タ、つまり新たに検出された目標物体ｉについてはステ
ップＳ１６４に進んで図１３に示すマップを新データの
反射強度ＬＶＬｉで参照して補正係数γｉを演算する。
ミリ波レーダでは反射強度ＬＶＬはセンサ能力と目標物
体の大きさ（反射しやすさ）によって決まるためＬＶＬ
が大きいと誤検出しにくいのでγを大きくして存在確率
の増加率を速くする。次にステップＳ１６６で（１０）
式により確信度としての存在確率ＥＸｉを演算し、Ｒ
ｉ，Ｖｉ，ＬＶＬｉと共に保存してステップＳ１８０に
進む。
ての保存データについて新保存データか否か、新データ
に選択された保存データか否かを判別する。新保存デー
タ、つまり新たに検出された目標物体ｉについてはステ
ップＳ１６４に進んで図１３に示すマップを新データの
反射強度ＬＶＬｉで参照して補正係数γｉを演算する。
ミリ波レーダでは反射強度ＬＶＬはセンサ能力と目標物
体の大きさ（反射しやすさ）によって決まるためＬＶＬ
が大きいと誤検出しにくいのでγを大きくして存在確率
の増加率を速くする。次にステップＳ１６６で（１０）
式により確信度としての存在確率ＥＸｉを演算し、Ｒ
ｉ，Ｖｉ，ＬＶＬｉと共に保存してステップＳ１８０に
進む。
【００４０】 Ａｉ＝Bup ×γｉ ＥＸｉ＝Ａｉ …（10） また、新データに選択された保存データつまり以前から
検出されている目標物体ｉについては、基本的に長時間
検出され続けたとき存在確率を高くする。このため、ス
テップＳ１６８で図１３のマップを新データの反射強度
ＬＶＬｉで参照して補正係数γｉを求め、ステップＳ１
７０で（１１）式により存在確率ＥＸｉを演算し、ステ
ップＳ１８０に進む。
検出されている目標物体ｉについては、基本的に長時間
検出され続けたとき存在確率を高くする。このため、ス
テップＳ１６８で図１３のマップを新データの反射強度
ＬＶＬｉで参照して補正係数γｉを求め、ステップＳ１
７０で（１１）式により存在確率ＥＸｉを演算し、ステ
ップＳ１８０に進む。
【００４１】 Ａｉ＝Ｂ×γｉ ＥＸｉ＝ＥＸｉｒ＋Ａｉ …（11） 但し、ＥＸｉｒは前回保存した存在確率である。また、
新データに選択されてない保存データ、つまり目標物体
ｉを見失った場合はステップＳ１７２に進み、目標物体
ｉの保存データ（前回検出された値）の反射強度ＬＶＬ
ｉで図１４に示すマップを参照して補正係数ηｉを演算
する。このマップで、前回のＬＶＬｉが大であると、見
失うことが生じる可能性が低く、目標物体ｉが車線変更
等で自車前方に存在しなくなった可能性が高いためであ
る。次にステップＳ１７４で（12）式により存在確率Ｅ
Ｘｉを演算する。
新データに選択されてない保存データ、つまり目標物体
ｉを見失った場合はステップＳ１７２に進み、目標物体
ｉの保存データ（前回検出された値）の反射強度ＬＶＬ
ｉで図１４に示すマップを参照して補正係数ηｉを演算
する。このマップで、前回のＬＶＬｉが大であると、見
失うことが生じる可能性が低く、目標物体ｉが車線変更
等で自車前方に存在しなくなった可能性が高いためであ
る。次にステップＳ１７４で（12）式により存在確率Ｅ
Ｘｉを演算する。
【００４２】 Ｃｉ＝Bdown ×ηｉ ＥＸｉ＝ＥＸｉｒ−Ｃｉ …（12） この後、ステップＳ１７６では（12）式で得たＥＸｉが
０以下か否かを判別し、ＥＸｉ≦０のときはステップＳ
１７８で目標物体ｉの保存データを消去し、ＥＸｉ＞０
のときはステップＳ１８０に進む。上記の図８全体が確
信度調整手段Ｍ３に対応する。
０以下か否かを判別し、ＥＸｉ≦０のときはステップＳ
１７８で目標物体ｉの保存データを消去し、ＥＸｉ＞０
のときはステップＳ１８０に進む。上記の図８全体が確
信度調整手段Ｍ３に対応する。
【００４３】図９のステップＳ１８０では自車の操舵角
又はヨーレート等から旋回半径を計算し、この旋回半径
で図１５のマップを参照してしきい値Ｚを計算する。こ
れは直線路ではレーダビーム幅を１車線幅程度にしぼっ
ており、存在確率が低くても誤検出の可能性が低く、カ
ーブではビームを偏向させたとしても離接車両を検出す
る確率が高くなるため旋回半径が小さい程しきい値を高
くしている。
又はヨーレート等から旋回半径を計算し、この旋回半径
で図１５のマップを参照してしきい値Ｚを計算する。こ
れは直線路ではレーダビーム幅を１車線幅程度にしぼっ
ており、存在確率が低くても誤検出の可能性が低く、カ
ーブではビームを偏向させたとしても離接車両を検出す
る確率が高くなるため旋回半径が小さい程しきい値を高
くしている。
【００４４】この後ステップＳ１８４で全ての目標物体
ｉについて、存在確率ＥＸｉをしきい値Ｚと比較し、Ｅ
Ｘｉ≧Ｚの目標物体ｉについてはステップＳ１８６で制
御・警報対象のデータとして次処理に進み、またＥＸｉ
＜Ｚの目標物体ｉについてはステップＳ１８８で制御・
警報対象のデータから除いて次処理に進む。
ｉについて、存在確率ＥＸｉをしきい値Ｚと比較し、Ｅ
Ｘｉ≧Ｚの目標物体ｉについてはステップＳ１８６で制
御・警報対象のデータとして次処理に進み、またＥＸｉ
＜Ｚの目標物体ｉについてはステップＳ１８８で制御・
警報対象のデータから除いて次処理に進む。
【００４５】これにより、ノイズ、路側物、隣接車線の
車両等の短時間しか自車の前方に存在しない目標物体を
除去することができ、ノイズ等により目標物体を見失う
ことが防止できる。これは上記実施例では存在確率計算
に反射強度を用いているために適確な判断が可能となっ
ている。上記の図３乃至図９全体が確信度算出手段Ｍ２
に対応する。
車両等の短時間しか自車の前方に存在しない目標物体を
除去することができ、ノイズ等により目標物体を見失う
ことが防止できる。これは上記実施例では存在確率計算
に反射強度を用いているために適確な判断が可能となっ
ている。上記の図３乃至図９全体が確信度算出手段Ｍ２
に対応する。
【００４６】
【発明の効果】上述の如く、請求項１に記載の発明は、
車両前方を監視するレーダ装置と、上記レーダ装置で検
出された目標物体の検出状況と過去の検出状況とから目
標物体の存在度合いの確からしさを表わす確信度を算出
する確信度算出手段と、上記目標物体の検出状況に応じ
て上記確信度を増減して確信度を調整する確信度調整手
段とを有する車載用レーダ装置において、上記レーダ装
置を左右に回動させて走査を行う走査手段と、上記目標
物体を検出したときの走査角度に基づいて上記確信度調
整手段での確信度の増減量を変更する第１の増減量変更
手段を有する。
車両前方を監視するレーダ装置と、上記レーダ装置で検
出された目標物体の検出状況と過去の検出状況とから目
標物体の存在度合いの確からしさを表わす確信度を算出
する確信度算出手段と、上記目標物体の検出状況に応じ
て上記確信度を増減して確信度を調整する確信度調整手
段とを有する車載用レーダ装置において、上記レーダ装
置を左右に回動させて走査を行う走査手段と、上記目標
物体を検出したときの走査角度に基づいて上記確信度調
整手段での確信度の増減量を変更する第１の増減量変更
手段を有する。
【００４７】このため、目標物体が自車線に存在する場
合と、自車線以外の車線に存在する場合等で確信度の増
減量を異ならせることができ、追従運転や警報の制御対
象とする自車線上の目標物体の確信度を高くして制御対
象として必要な目標物体だけを監視することが可能とな
り、無駄を省くことが可能となる。
合と、自車線以外の車線に存在する場合等で確信度の増
減量を異ならせることができ、追従運転や警報の制御対
象とする自車線上の目標物体の確信度を高くして制御対
象として必要な目標物体だけを監視することが可能とな
り、無駄を省くことが可能となる。
【００４８】また、請求項２に記載の発明は、請求項１
記載の車載用レーダ装置において、前記目標物体の自車
に対する位置変化情報を求め、上記位置変化情報に基づ
いて前記確信度調整手段での確信度の増減量を変更する
第２の増減量変更手段を有する。
記載の車載用レーダ装置において、前記目標物体の自車
に対する位置変化情報を求め、上記位置変化情報に基づ
いて前記確信度調整手段での確信度の増減量を変更する
第２の増減量変更手段を有する。
【００４９】このため、自車方向に位置変化しており危
険度の高い目標物体の確信度を高くして、危険度が高く
制御対象として必要な目標物体だけを監視することが可
能となり、無駄を省くことが可能となる。また、請求項
３に記載の発明は、請求項１又は２記載の車載用レーダ
装置において、前記目標物体の横幅を求め、上記横幅に
基づいて前記確信度調整手段での確信度の増減量を変更
する第３の増減量変更手段を有する。
険度の高い目標物体の確信度を高くして、危険度が高く
制御対象として必要な目標物体だけを監視することが可
能となり、無駄を省くことが可能となる。また、請求項
３に記載の発明は、請求項１又は２記載の車載用レーダ
装置において、前記目標物体の横幅を求め、上記横幅に
基づいて前記確信度調整手段での確信度の増減量を変更
する第３の増減量変更手段を有する。
【００５０】このため、目標物体の横幅からカーブ入口
において隣接車線上の先行車両やガードレール等の確信
度を低くして制御対象から外すことができ、無駄を省く
ことが可能となる。
において隣接車線上の先行車両やガードレール等の確信
度を低くして制御対象から外すことができ、無駄を省く
ことが可能となる。
【図１】本発明の原理図である。
【図２】本発明装置のブロック図である。
【図３】認識処理のフローチャートである。
【図４】認識処理のフローチャートである。
【図５】認識処理のフローチャートである。
【図６】認識処理のフローチャートである。
【図７】認識処理のフローチャートである。
【図８】認識処理のフローチャートである。
【図９】認識処理のフローチャートである。
【図１０】本発明を説明するための図である。
【図１１】本発明を説明するための図である。
【図１２】本発明を説明するための図である。
【図１３】マップを示す図である。
【図１４】マップを示す図である。
【図１５】マップを示す図である。
１０ 搬送波発生器 １２ 周波数変調器 １４ 変調電圧発生器 １６ 方向性結合器 １８ 送信アンテナ ２０ 受信アンテナ ２２ ミキサ ２４ 増幅器 ２６ フィルタ ２８ ＦＦＴ信号処理器 ３０ ターゲット認識器 ３４ 警報器 ４０ ステア制御回路 ４２ 車速センサ ４４ 操舵角センサ ４６ ステア機構 Ｍ１ レーダ装置 Ｍ２ 確信度算出手段 Ｍ３ 確信度調整手段 Ｍ４ 走査手段 Ｍ５ 第１の増減量変更手段
Claims (3)
- 【請求項１】 車両前方を監視するレーダ装置と、 上記レーダ装置で検出された目標物体の検出状況と過去
の検出状況とから目標物体の存在度合いの確からしさを
表わす確信度を算出する確信度算出手段と、 上記目標物体の検出状況に応じて上記確信度を増減して
確信度を調整する確信度調整手段とを有する車載用レー
ダ装置において、 上記レーダ装置を左右に回動させて走査を行う走査手段
と、 上記目標物体を検出したときの走査角度に基づいて上記
確信度調整手段での確信度の増減量を変更する第１の増
減量変更手段を有することを特徴とする車載用レーダ装
置。 - 【請求項２】 請求項１記載の車載用レーダ装置におい
て、 前記目標物体の自車に対する位置変化情報を求め、上記
位置変化情報に基づいて前記確信度調整手段での確信度
の増減量を変更する第２の増減量変更手段を有すること
を特徴とする車載用レーダ装置。 - 【請求項３】 請求項１又は２記載の車載用レーダ装置
において、 前記目標物体の横幅を求め、上記横幅に基づいて前記確
信度調整手段での確信度の増減量を変更する第３の増減
量変更手段を有することを特徴とする車載用レーダ装
置。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8030612A JPH09222477A (ja) | 1996-02-19 | 1996-02-19 | 車載用レーダ装置 |
| US08/770,732 US5793325A (en) | 1996-02-19 | 1996-12-19 | Radar apparatus of a vehicle for accurately detecting a target having a path in a lane of the vehicle |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8030612A JPH09222477A (ja) | 1996-02-19 | 1996-02-19 | 車載用レーダ装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09222477A true JPH09222477A (ja) | 1997-08-26 |
Family
ID=12308705
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP8030612A Pending JPH09222477A (ja) | 1996-02-19 | 1996-02-19 | 車載用レーダ装置 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5793325A (ja) |
| JP (1) | JPH09222477A (ja) |
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| US10803683B2 (en) | 2017-02-14 | 2020-10-13 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Information processing device, information processing method, computer program product, and moving object |
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1996
- 1996-02-19 JP JP8030612A patent/JPH09222477A/ja active Pending
- 1996-12-19 US US08/770,732 patent/US5793325A/en not_active Expired - Fee Related
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