JPH10105891A

JPH10105891A - 車両用の動体認識装置

Info

Publication number: JPH10105891A
Application number: JP8258543A
Authority: JP
Inventors: Toru Yoshioka; 透吉岡; Tomohiko Adachi; 智彦足立
Original assignee: Mazda Motor Corp
Current assignee: Mazda Motor Corp
Priority date: 1996-09-30
Filing date: 1996-09-30
Publication date: 1998-04-24
Anticipated expiration: 2016-09-30
Also published as: JP3864465B2

Abstract

(57)【要約】【課題】本発明は、車両に搭載された衝突回避システム
等に用いられる動体認識装置に関し、車両の進行路に侵
入して衝突等の危険性のある横移動物体を的確に認識で
きるようにすることを目的とする。【解決手段】自車両の進行路の側方領域における該進行
路に向かう横移動物体を認識するものであって、該側方
領域にある物体の横移動速度を取得する物体情報取得手
段と、該物体情報取得手段で取得した物体の横移動速度
を所定のしきい値を比較し、該横移動速度が該しきい値
を超える物体を自車両の進行路に侵入する危険性のある
横移動物体であると認識する侵入危険性判断手段とを備
え、該しきい値は、自車両からの距離が近距離の物体に
対しては中距離の物体に対するに比して値が大きく設定
される。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、車両に搭載された
衝突回避システム等に用いられる動体認識装置に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】近年、事故防止システムとしてＡＳＶ(A
dvanced Safety Vehicle) が提唱されている。この事故
防止システムのなかに、レーダと自動ブレーキを用いた
衝突回避システムがあり，例えば特開平５−５４２９７
号などに開示されている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】従来の衝突回避システ
ムは道路上にある車両もしくは道路構造物などの固定物
を衝突対象物体として検知して、対象物体と衝突の危険
が有ることを検知した時に警報や自動ブレーキを作動さ
せるものである。

【０００４】しかしながら、交通死亡事故の多くは歩行
者、特に道路横断中の歩行者との衝突事故によるもので
あることが統計的に分かっている。したがって、衝突回
避システムにより横断歩行者との衝突を回避できれば、
死亡事故の大幅な削減に貢献できる。

【０００５】一方、従来の衝突回避システムでは歩行者
も道路上にいるのならば衝突対象として認識され、衝突
回避システムが作動して衝突を回避しえる。しかしなが
ら、自動車側からみれば、道路を横断しようとする歩行
者は突然に道路上に飛び出してくるものといえ、このた
め衝突回避システムが歩行者が道路上に飛び出した後に
その歩行者を衝突対象として検知しても、その時には既
に衝突回避システムの作動が間に合わないことが多いと
予測される。

【０００６】したがって、現在は道路上にいない歩行者
であっても程無く道路を横断する可能性のある歩行者に
ついては、この歩行者がまだ道路上にいない場合でも、
事前に衝突対象として認識できることが必要である。し
かしながら、歩行者は車両や道路構造物に比べてレーダ
の反射波が小さいことが大部分であり、このためレーダ
の感度を上げると、周囲環境の外乱が増大することにな
って、レーダ反射波中から歩行者を抽出することは容易
ではない。さらにガードレール等の構造物はレーダ反射
波の態様が歩いている人と類似しており、これを歩行者
と区別することも容易ではない。また道路外にいる歩行
者全てに対して衝突回避システムが常に作動したので
は、その回数が頻繁すぎるため車両の走行は事実上困難
になってしまうので、道路を横断し衝突する危険性の高
い歩行者だけに対して衝突回避システムを作動すること
が必要となる。したがって、道路を横断し衝突の危険が
高い歩行者を的確に検知する認識アルゴリズムが必要と
される。

【０００７】したがって本発明は、車両の進行路に侵入
して衝突等の危険性のある横移動物体を的確に認識でき
るようにすることを目的とする。

【０００８】

【課題を解決するための手段、作用および効果】上述の
課題を解決するために、本発明にかかる車両用の動体認
識装置は、自車両の進行路の側方領域における該進行路
に向かう横移動物体を認識するものであって、該側方領
域にある物体の横移動速度を取得する物体情報取得手段
と、該物体情報取得手段で取得した物体の横移動速度を
所定のしきい値と比較し、該横移動速度が該しきい値を
超える物体を自車両の進行路に侵入する危険性のある横
移動物体であると認識する侵入危険性判断手段とを備
え、該しきい値は、自車両からの距離が近距離の物体に
対しては中距離の物体に対するに比して値が大きく設定
される。これにより、みかけ上の横移動速度やセンサ誤
差等に起因して固定物体が横移動物体であると誤認識さ
れることを防止しつつ、特に必要となる中距離領域の検
出精度を向上できる。

【０００９】上記しきい値は、自車両からの距離が遠距
離の物体に対しては中距離の物体に対するに比して値が
大きく設定され、かつ上記近距離の場合のしきい値より
も大きく設定されたよう構成できる。これにより、遠距
離物体の検出の不安定性に起因する遠方にある横移動物
体の検出精度の低下を有効に防止できる。

【００１０】また上記物体の横移動速度は自車両の進行
方向に対して直交する方向の移動速度とすることができ
る。これにより、進行路への物体侵入の検出が容易かつ
正確に行える。

【００１１】また上記物体情報取得手段は自車両の進行
方向をスキャンするレーザレーダからのエコーデータを
解析して物体の横移動速度を算出するように構成でき
る。このレーザレーダは角度方向の分解能が高いので、
より正確な横移動速度の計測が行える。

【００１２】また上記各横移動物体の横移動速度に基づ
いて、現在の位置から横移動を続けると自車両と実際に
衝突する危険性がある横移動物体を抽出する対象抽出手
段を更に備えることができる。これにより、より危険な
横移動物体を抽出でき、危険判断がより的確になる。

【００１３】また上記対象抽出手段は、自車両の速度お
よび自車両から対象物体までの距離に基づいて上記衝突
危険性の判断を行うように構成できる。これにより、こ
のまま制動をかけなければ衝突するとの判断をより正確
に行え、危険判断がより的確になる。

【００１４】また上記対象抽出手段は、衝突の危険性の
ある対象物体を、左右隣接車線の自車両から遠い方の路
端までにあるものに限定することができる。これによ
り、衝突危険性の対象物体を道路上のものに限定でき、
横断物体をより確実に検出できる。

【００１５】また上記対象抽出手段での抽出結果に基づ
き、衝突回避動作を自車両側でとらなくても衝突しない
と予測される場合には運転者に警報する指示を与えるよ
うに構成できる。これにより、運転者に対し侵入物体に
対する認識を確実に行える。

【００１６】また上記対象抽出手段での抽出結果に基づ
き、衝突回避動作を自車両側でとらないと衝突すると予
測される場合には該衝突回避作動の指示を与えるように
構成できる。これにより、車両側で衝突回避が確実に行
える。

【００１７】また上記侵入危険性がある横移動物体とし
て所定時間以上継続して認識された横移動物体は以後該
しきい値を下回っても侵入危険性のある横移動物体であ
ると認識し続けるロックオン手段を更に備えるよう構成
できる。これにより侵入危険性のある横移動物体を見失
うことなく確実に補足し続けることができる。

【００１８】また上記物体情報取得手段は進行路に対す
る物体の寸法情報を取得する手段を含み、該寸法情報を
所定のガードレール判定しきい値と比較することで物体
がガードレールであるか否かを認識し、ガードレールと
認識された時は当該物体を横移動物体との判断から除外
するように構成できる。これにより、ガードレールを横
移動物体と誤判断することを防止でき、横移動物体の検
出をより正確に行える。

【００１９】また上記物体情報取得手段は進行路に対す
る物体の寸法情報を取得する手段を含み、該寸法情報を
所定の集団判定しきい値と比較することで物体が歩行者
集団であるか否かを認識し、歩行者集団であると認識さ
れた時は該歩行者集団に対する上記侵入危険性判定のた
めの所定のしきい値を通常よりも小さくするように構成
できる。これにより、突発的な侵入危険度の高いと考え
られる歩行者集団に対して、より慎重に侵入危険性を判
定できる。

【００２０】また上記物体情報取得手段は物体の横移動
速度に基づき横移動速度バラツキを取得する手段を含
み、該横移動速度バラツキを所定のバラツキ評価しきい
値と比較することで侵入危険性のより高い歩行者を認識
し、当該歩行者であると認識された時は当該歩行者に対
する上記侵入危険性判定のための所定のしきい値を通常
よりも小さくするように構成できる。これにより、突発
的な侵入危険度の高いと考えられる歩行者に対して、よ
り慎重に侵入危険性を判定できる。

【００２１】また本発明に係る車両用の動体認識装置
は、他の形態として、自車両の進行路の側方領域におけ
る該進行路に向かう横移動物体を認識するものであっ
て、該側方領域にある物体の横移動速度を取得する物体
情報取得手段と、該物体情報取得手段で取得した物体の
横移動速度を所定のしきい値と比較し、該横移動速度が
該しきい値を超える物体を横移動物体であると認識する
横移動物体認識手段とを備え、該横移動物体認識手段
は、上記横移動速度が所定時間継続して上記しきい値を
超えた場合は、以後該しきい値を下回っても該物体を横
移動物体であると認識し続けるように構成する。これに
より侵入危険性のある横移動物体を見失うことなく確実
に補足し続けることができる。

【００２２】上記所定時間は自車両の車速が大のときは
小の時に比して短く設定されるようにできる。これによ
り、自車両の車速が高い時に衝突等の危険があると判断
される物体に対しても、当該物体を的確に捕捉でき、緊
急時対応と捕捉判定の安定化を両立できる。

【００２３】また本近距離の物体に対しては上記しきい
値を超えた場合は、直ちに以降該しきい値を下回っても
横移動体であると認識し続けるように構成できる。この
ようにすれば緊急時対応が確実になる。

【００２４】また本発明に係る車両用の動体認識装置
は、また他の形態として、自車両の進行路の側方領域に
おける該進行路に向かう横移動物体を認識する車両用の
動体認識装置であって、該側方領域にある物体の寸法情
報と横移動速度を取得する物体情報取得手段と、該物体
情報取得手段で取得した物体の横移動速度を所定のしき
い値と比較し、該横移動速度が該しきい値を超える物体
を横移動物体であると認識する横移動物体認識手段と、
該寸法情報を所定の寸法を定める寸法しきい値と比較
し、該所定の寸法範囲を満たす物体が認識された場合に
は、該所定の寸法範囲を満たさない物体が認識された場
合に比べて上記所定のしきい値を小さくするようにし
た。このようにすれば、歩行者集団のような、より危険
度の高い横移動物体を認識でき、突発的な侵入危険度の
高いと考えられる物体に対して、より慎重に認識判定で
きる。

【００２５】この動体認識装置は、上記所定の寸法範囲
の物体を構成する個々の物体が認識でき、その個々の物
体の個数が多い時は少ない時に比べて上記所定のしきい
値を小さくするように構成できる。これにより、より危
険度の高い横移動物体の認識精度を向上できる。

【００２６】また本発明に係る車両用の動体認識装置
は、また他の形態として、自車両の進行路の側方領域に
おける該進行路に向かう横移動物体を認識する車両用の
動体認識装置であって、該側方領域にある物体の横移動
速度を取得する物体情報取得手段と、該物体情報取得手
段で取得した物体の横移動速度を所定のしきい値と比較
し、該横移動速度が該しきい値を超える物体を横移動物
体であると認識する横移動物体認識手段と、該横移動速
度の速度バラツキを所定のバラツキしきい値と比較し、
該所定のバラツキしきい値を超える物体が認識された場
合には、該所定のバラツキしきい値を下回る物体が認識
された場合に比べて上記所定のしきい値を小さくするよ
うにした。このようにすれば、よろついている歩行者の
ような、より危険度の高い横移動物体を認識でき、突発
的な侵入危険度の高いと考えられる物体に対して、より
慎重に認識判定できる。

【００２７】この動体認識装置は、上記横移動速度の速
度バラツキが特に大の物体は小の物体に比べて上記しき
い値を小さくするように構成できる。これにより、より
危険度の高い横移動物体の認識精度を向上できる。

【００２８】また進行路の前後方向における所定の寸法
範囲から外れる物体が認識された場合には、当該物体を
非横移動物体であると認識するように構成できる。これ
により、ガードレール等の固定物体の誤認の防止が有効
に図れる。

【００２９】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の実
施の形態を説明する。図２には本発明の一実施例として
の動体認識装置の車両への搭載状態が示される。図示す
るように、車両の前端側にレーザレーダ２が取り付けら
れ、また車両の屋根側に車両前方を撮影するＣＣＤビデ
オカメラ３が取り付けられる。これらレーザレーダ２と
ＣＣＤビデオカメラ３は車両ダッシュパネル側に設けら
れたＥＣＵ（電子制御ユニット）１に接続されており、
ＥＣＵ１は自動ブレーキを行うためのアクチュエータ４
に接続される。

【００３０】図１はＥＣＵ１で実行される処理手順の概
略を示すフローチャートである。この処理フローはレー
ザレーダ２で１回のスキャンがされる毎に実行される。
まず、各種データを取得する（ステップＡ）。この各種
データとしてはレーザエコーデータ（Ｌ_i，θ_i）、車
両状態量（ｖ₀，ψ，θ_H）、画像処理結果（Ｒ，
ｄ _L，ｄ_R）がある。

【００３１】レーザレーダ２は図３に示すようにその前
方側をレーザビームで扇状にスキャンしてエコーデータ
を取得するもので、そのエコーデータは、Ｌ_i：距離 θ_i：角度Ｋ：反射強度からなり、一回のスキャンで５００点程度（すなわちｉ
＝１〜５００）のエコーデータを得る。

【００３２】車両状態量は車両の各種センサから得られ
るパラメータであり、ｖ₀：車速 ψ：ヨーレート θ_H：ハンドル舵角からなる。

【００３３】画像処理結果はビデオカメラ３からの画像
信号を画像処理して得られるパラメータであり、Ｒ：道路曲率ｄ_L：左側道路幅（車両中心から左側路端までの幅）ｄ_R：右側道路幅（車両中心から右側路端までの幅）からなる。これらのパラメータを得るには、例えば画像
から自車走行レーン端の白線を検出しその白線を曲線近
似して自車の旋回（道路曲率Ｒ）と白線の左右方向の距
離を求める。

【００３４】必要データが取得されると、次に物体認識
処理を行う（ステップＢ）。物体認識処理は、レーザレ
ーダ２からのエコーデータを個々の物体毎に纏め、車
両、歩行者、ガードレール、標識、リフレクタなどを物
体として分離し、物体レベルの情報に加工する処理であ
る。認識された物体の属性としては、Ｎ：物体番号Ｌ_N：物体までの距離 θ_N：車両進行方向に対する角度Ｖ_LONG,N：前後速度Ｖ_LAT,N：横速度Ｄ_LONG,N：前後距離バラツキＤ_LAT,N：横距離バラツキＮ_um,N ：サンプルを取得し始めてからのサンプル数
（＝経過時間）物体を連続して認識しているか否かの検知状況がある。
なお各パラメータ中の添字Ｎは各物体番号毎のパラメー
タであることを示す。

【００３５】ここで、前後方向の速度Ｖ_LONG,Nは走行レ
ーンに対して並行な方向（すなわち車両進行方向）の速
度、横速度Ｖ_LONG,Nは走行レーンに対して直交する方向
（すなわち車両進行方向と直交方向）の速度であり、横
速度Ｖ_LONG,Nは走行レーンに侵入する方向を正とする。
また、前後距離バラツキＤ_LONG,Nは、図１７に示される
ように、レーザレーダ２で得られたエコーデータを物体
としてグループ化する際に、ある物体であると認識され
た領域内に属するレーザレーダデータの前後方向の距離
の上限値と下限値の差（すなわち物体の進行路前後方向
の長さ）こであり、横距離バラツキＤ_LAT,Nは横方向の
幅の右端値と左端値の差（すなわち物体の進行路に直交
する方向の長さ）であると定義する。

【００３６】ついで、先行車認識処理（ステップＣ）、
先行車危険判断処理（ステップＤ）が行われる。先行車
認識処理は、画像もしくは車両状態量から推定された最
も確からしい走行レーン上の物体を先行車もしくは障害
物として他の物体と識別する処理であり、先行車危険判
断処理は、先行車もしくは障害物と自車との関係、すな
わち先行車に追従、先行車急減速、停止物等の関係に基
づいて、危険判断アルゴリズムを適用し、警報または自
動ブレーキを行うか否かを判定する処理である。これら
の処理は本発明と直接に関係しないので詳細は省略す
る。

【００３７】次に、横移動物体危険判断処理を行う（ス
テップＥ）。ここで、横移動物体とは道路を横断すると
考えられる主に歩行者のことであり、ここでいう横移動
は車両進行方向に対して直角方向（通常は道路に対して
横方向）への移動である。この横移動物体危険判断処理
は、物体認識処理（ステップＢ）で得られた物体の横速
度Ｖ_LAT,Nから、物体の走行レーンへの侵入の危険度を
求め、走行レーン上になくとも侵入の危険有りと認めた
物体に対して危険判断を行い、それにより横断歩行者な
どのような走行レーンに侵入してくる可能性のある物体
を事前に検知して、衝突回避処理の判断が遅れることを
防止するものである。この横移動物体危険判断処理は、
走行レーンへの侵入の危険性を判定する走行レーン侵入
危険度判定処理（ステップＥ１）、車両と実際に衝突の
危険性のある対象物体を抽出する危険判断対象の抽出処
理（ステップＥ２）、危険判断処理（ステップＥ３）、
先行車危険判断処理結果との競合解消処理（ステップＥ
４）等からなる。

【００３８】次いで、先行車危険判断処理（ステップ
Ｄ）と横移動物体危険判断処理（ステップＥ）などの結
果に基づき、必要であれば警報装置や自動ブレーキ装置
へのアクチュエータ指令を行う（ステップＦ）。

【００３９】次に、上述の処理のうち重要なものについ
てさらに詳細に説明する。図４は物体認識処理の手順を
示すフローチャートである。この処理フローでは物体の
属性データを算出する詳細な手順については省略してあ
り、レーザエコーデータから抽出される物体のうち、ど
の物体を危険判定の対象物体として残すかを決める処理
手順が示されている。すなわち、レーザエコーデータか
ら抽出される全ての物体について処理をすることはＥＣ
Ｕ１の処理能力上の限界があるので、処理対象とする物
体の数を制限して衝突等の危険性のより高い物体を残
し、衝突可能性の低い物体は削除する必要がある。この
手法として、従来は走行レーン上になく車両により近い
位置にある物体を削除していたが、この従来法では、歩
行者に対する衝突回避を行うには、走行レーンに入って
くる可能性のある横断歩行者のデータを削除してしまう
ことになり問題がある。

【００４０】そこで、本実施例では、ごく近くにある物
体のデータが重要であるとの認識に基づいて、最遠距離
にある物体のデータを削除するようにしている。このよ
うな最遠距離にある物体は車両の横揺れ等を考えると、
もともとレーザレーダ２による測定結果の信頼性も悪
く、また車両の進行に伴いいずれ近距離の物体として認
識され考慮されるから削除しても問題は少ない。ただ
し、一度、危険判断対象の物体として認識された物体は
例外として取り扱い、削除しないようにしている。

【００４１】図４のフローチャートにおいて、レーザエ
コーデータを取得したら、レーザエコーデータにラベリ
ングをして（ステップＢ２）、取得したレーザエコーが
どの物体に属するかの判定を行う（ステップＢ３）。こ
の処理を、入力されたレーザエコーデータの入力数（サ
ンプリング数）全てについて繰り返して行う（ステップ
Ｂ１）。ついで、新たに入力されたエコーデータのう
ち、既に認識しているどの物体にも属さない物体のエコ
ーデータが存在しているか否かを判定する（ステップＢ
４）。

【００４２】もし、そのような物体のエコーデータが存
在している場合には、既に認識している物体の総数がシ
ステムで処理可能な物体処理個数の最大値になっている
か否かを判定する（ステップＢ５）。最大値になってい
なければ、まだ割り当てられていない物体番号Ｎ_dを探
し（ステップＢ７）、その物体番号Ｎ_dの属性データを
初期化し、従前のどの物体にも属さない新たに認識され
た物体のエコーデータを割り当てる（ステップＢ８）。

【００４３】一方、処理個数が最大値に達していたら
（ステップＢ５）、後述する「警報判定フラグＦＷ_N≠
１」かつ「ブレーキ判定フラグＦＢ≠１」であり、かつ
最も遠い位置にある物体の物体番号Ｎ_dを探す（ステッ
プＢ６）。この「警報判定フラグＦＷ_N≠１」かつ「ブ
レーキ判定フラグＦＢ≠１」とは、後述するように、当
該物体がまで危険判断の対象とされたことがないことを
意味している。物体番号Ｎ_dが探されたら、前述のステ
ップＢ８の処理を行う。その後、今回のレーザエコーデ
ータに基づいて、物体属性データの更新を行う（ステッ
プＢ９）。

【００４４】次に、横移動物体危険判断処理（ステップ
Ｅ）について説明する。図５は横移動物体危険判断処理
における走行レーン侵入危険度判定処理（ステップＥ
１）と危険判断対象の抽出処理（Ｅ２）、危険判断処理
（Ｅ３）の概要を示すフローチャートである。この処理
は物体認識処理で認識され物体番号Ｎが付された物体に
対して順繰りに行われる（ステップＥ５１）。危険度判
定処理（ステップＥ１）は、走行レーンへの侵入の危険
性がある横移動物体を認識するための処理であり、その
結果に基づいて判定フラグＦＶ_N、ロックオン判定フラ
グＦＬ_Nをオン／オフする。ここで、判定フラグＦＶ_N
は“１”のときに対象物体番号Ｎが走行レーンに侵入す
る危険性があることを示す。ロックオン判定フラグＦＫ
_Nは“１”のときに、一度侵入危険性があると判定され
た物体番号Ｎについてその物体が立ち止まる等した場合
でも継続して監視を続ける必要があることを示す。

【００４５】判定フラグＦＶ_Nが“１”であれば（ステ
ップＥ５２）、次に対象抽出処理（ステップＥ２）を行
い、危険判断対象物体の抽出を行う。この処理では、対
象物体がそのまま横移動を続けると車両に衝突する危険
性のある対象物体を抽出する処理であり、その危険の度
合いに応じて、警報判定フラグＦＷ_N、ブレーキ判定フ
ラグＦＢ_Nをオン／オフする。

【００４６】そして、危険判断処理（ステップＥ３）と
して、「警報判定フラグＦＷ_N＝１」かつ「ブレーキ判
定フラグＦＢ_N＝０」である場合には（ステップＥ５
３）、警報装置を作動指示し（ステップＥ５４）、さら
に「警報判定フラグＦＷ_N＝１」かつ「ブレーキ判定フ
ラグＦＢ_N＝１」である場合にはブレーキ装置を作動指
示する（ステップＥ５６）。

【００４７】図６には走行レーン侵入危険度判定処理
（ステップＥ１）の詳細な手順が示される。まず、物体
番号Ｎの対象物体について、その横速度Ｖ_LAT,Nと判定
しきい値ＳＨ（Ｌ_N）とを比較する（ステップＥ１０
１）。横速度Ｖ_LAT,Nが判定しきい値ＳＨ（Ｌ_N）以上
であれば、走行レーン侵入の危険性があるとして、判定
フラグＦＶ_Nをオン（＝１）にし（ステップＥ１０
２）、小さければ侵入危険性はないものとして判定フラ
グＦＶ_Nをオフ（＝０）にする（ステップＥ１０３）。

【００４８】ここで、判定しきい値ＳＨ（Ｌ_N）は、図
７に示すように、対象物体との距離Ｌ_Nの関数となって
いる。すなわち、判定しきい値ＳＨ（Ｌ_N）は、対象物
体の距離Ｌ_Nが５０ｍ以上の遠距離の時には大きな値と
なって、侵入危険性があると判定する確率を減らし、ま
た２０〜５０ｍ程度の中距離の場合には最も低い値とな
って、侵入危険性があると判定する確率を高め、２０ｍ
以下の近距離（至近距離）の場合は中距離よりやや高い
値となる。

【００４９】このように判定しきい値ＳＨ（Ｌ_N）を設
定するのは、遠くでは歩行者データであっても歩行者は
車に比べて遅く歩くため重要でないためであり、また近
距離ではレーザレーダ２の測定精度が低いため主にガー
ドレール等の固定物体からのエコーをみかけ上の横速度
Ｖ_LAT,Nを持っているように誤認識し、その物体（ガー
ドレール等）が横速度で横移動している横方向移動物体
であると誤認識する可能性が増大し、判定しきい値ＳＨ
（Ｌ_N）を低くしたのではガートレールと横方向移動し
ている歩行者を識別することが困難になるからであり、
判定しきい値ＳＨ（Ｌ_N）をある程度高くすることで、
ガードレール等を横方向移動物体と誤認識することを防
止できる。

【００５０】しかしながら、このように近距離での判定
しきい値ＳＨ（Ｌ_N）を高くすると、最初２０〜５０ｍ
範囲では横移動物体として捉えていた歩行者に車両が接
近すると、歩行者として認識されないことになる可能性
が生じる。そこで、本実施例では、歩行者ロックオン処
理を導入しており、例えば走行レーンに侵入する危険が
あるとして一定時間（例えば０．３５sec ）継続して判
断できる横移動物体を検知した時には、以降、横速度が
判定しきい値ＳＨ（Ｌ_N）を下回っても横移動物体とし
て認識し続けるようにしている。この歩行者ロックオン
処理は、歩行者が一時的に立ち止まって再び歩きだす可
能性に対しても適切に対処できる。

【００５１】この歩行者ロックオン処理では、上記一定
時間はロックオン判定しきい値ＬＴ（ｖ₀）として実現
され、このロックオン判定しきい値ＬＴ（ｖ₀）は、図
８に示すように、車両の車速ｖ₀に対する反比例関数と
なっている。すなわち、車速ｖ₀が速いほど歩行者をロ
ックオンする確率を上げているもので、車速ｖ₀が速い
ほど歩行者の侵入に対する衝突回避の余裕が少なくなる
事情に対応している。

【００５２】また、遠い位置にある対象物体でも横速度
Ｖ_LAT,Nが大きい場合には、上記判定しきい値ＳＨ（Ｌ
_N）による侵入判定でも横移動物体として捉えられ、さ
らに自車の車速ｖ₀が速ければロックオンされる可能性
も高まり、従って、自車の車速ｖ₀が速い故に遠くにあ
っても衝突の危険性がある横移動物体をロックオンして
継続して監視し続け得る可能性が高まる。

【００５３】図６において、判定フラグＦＶ_Nのオン／
オフ処理（ステップＥ１０２、Ｅ１０３）が終わった
ら、この判定しきい値ＳＨ（Ｌ_N）がオンか否かを判定
し（ステップＥ１０４）、オンである場合にはロックオ
ンカウンタＣＯＵＮＴ_Nおよび速度バラツキカウンタＣ
ＯＵＮＴＶ_Nをインクリメントし（ステップＥ１０
５）、オフである場合にはインクリメントは行わない。
ここで、ロックオンカウンタＣＯＵＮＴ_Nは物体番号Ｎ
について上記ロックオンのために、侵入危険性がある横
移動物体として認識されている継続時間をカウントする
ためのカウンタである。また速度バラツキカウンタＣＯ
ＵＮＴＶ_Nは物体番号Ｎについて速度バラツキを評価す
るためのカウンタである。

【００５４】ロックオンカウンタＣＯＵＮＴ_Nのインク
リメント処理は、判定フラグＦＶ_N＝１であればカウン
ト値を一つインクリメントするものである。また、速度
バラツキカウンＣＯＵＮＴＶ_Nのインクリメント処理
は、今回のエコーデータに基づいて得られた物体Ｎの横
移動速度Ｖ_LAT,Nと、前回のエコーデータに基づいて得
られた物体Ｎの横移動速度Ｖ_LAT,Nの偏差を求め、この
偏差を所定のしきい値を比較し、偏差がこのしきい値を
超えていたら、カウント値を１つインクリメントするも
のである。

【００５５】ロックオンカウンタＣＯＵＮＴ_Nのカウン
ト値はロックオン判定しきい値ＬＴ（ｖ₀）と比較され
（ステップＥ１０６）、ロックオン判定しきい値ＬＴ
（ｖ₀）以上であれば、ロックオン判定フラグＦＬ_Nが
オン（＝１）される（ステップＥ１０７）。一方、ロッ
クオン判定フラグＦＶ_Nがオフ（＝０）で、かつロック
オン判定しきい値ＬＴ（ｖ₀）により小さければ、ロッ
クオンカウンタＣＯＵＮＴ_Nを「０」にリセットする
（ステップＥ１０８）。

【００５６】さらに、ロックオン判定フラグＦＬ_Nがオ
ンされている場合には（ステップＥ１０９）、判定フラ
グＦＶ_Nをオンにする（ステップＥ１１０）。これによ
り一度ロックオンがかかった対象物体については、それ
以降のエコーデータのサンプリングに基づくフロー処理
サイクルにおいて、たとえステップＥ１０１で停止物体
と判定された時（例えば歩行者が立ち止まった時）で
も、継続して侵入危険性がある物体と認識される。

【００５７】なお、この例では、物体が所定時間にわた
り判定フラグ＝１である場合（すなわちロックオンカウ
ンタＣＯＵＮＴ_Nがしきい値ＬＴ（ｖ₀）を超えた場
合）にロックオン判定フラグＦＬ_Nをオン（＝１）とし
たが、横移動物体が近距離にある場合には対処の緊急性
が高く所定時間を待っていたのでは間に合わない事態が
多いので、直ちにロックオン判定フラグＦＬ_N＝１とす
るよう構成すると、より望ましい。

【００５８】この後、「Ｄ_LONG,N≧ａ」かつ「Ｄ_LAT,N
≦ｂ」の判定を行う（ステップＥ１１１）。この判定
は、対象物体がガードレールか、あるいは人の集団また
はよろついて歩いている人か、あるいはその他のものか
を判定するためのもので、物体の前後距離バラツキＤ
_LONG,Nがガードレール判定しきい値ａ以上であり、かつ
横距離バラツキＤ_LAT,Nが集団判定しきい値ｂ以下であ
るかを判定する。

【００５９】道路沿いに間隔を置いて配置されているガ
ードレールは、走行している車両から見ると、物体認識
処理においてこま切れの物体のように見え、特に近距離
においては、レーザレーダ２の測定精度等との関係で、
みかけ上、歩行者認識の認識目標下限値０．６ｍ／sec
を含む横速度を有している物体のように捉えられる可能
性が高く、歩行者の認識に対して大きな環境外乱とな
り、通常の方法ではガードレールと人との区別が難し
い。したがってガードレールに沿って走行する場合、ガ
ードレールと歩行者を横速度以外の何らかの手段で識別
する必要がある。そこで、ここではガードレールが物体
認識された時には、前後方向に長く、横方向に短い物体
として認識されるという物理的特性に基づいて、物体認
識の結果得られた対象物体の属性のうち、識別に役立つ
情報として、認識物体の前後距離バラツキに着目する。

【００６０】すなわち、図１３は横断中の歩行者の前後
距離バラツキを示し、図１４はその分布を示している。
図１３中、横軸は時間、縦軸は前後距離バラツキであ
り、図１４中、横軸は前後距離バラツキ、縦軸はサンプ
ル数である。これによると、歩行者の前後距離バラツキ
は約１ｍ程度であることが分かる。次にガードレールに
関する同様の前後距離バラツキを図１５に、その分布を
図１６に示す。図１５中、横軸は時間、縦軸は前後距離
バラツキであり、図１６中、横軸は前後距離バラツキ、
縦軸はサンプル数である。なお図１６中の分布データに
おいて、２ｍ以下のデータは比較のための歩行者のデー
タである。これによると、先の歩行者に比べオーダが１
桁大きいことが分かる。分布を見ても明らかなように、
２ｍ付近にしきい値を設ければ、歩行者とガードレール
は識別可能である。このガードレール判定を導入するこ
とで歩行者を、ガードレールを含む環境外乱から浮かび
上がらせることが可能である。

【００６１】従って、前後距離バラツキＤ_LONG,Nが所定
のしきい値（ここではガードレール判定しきい値ａ）以
上であり、横距離バラツキＤ_LAT,Nが所定のしきい値
（ここでは集団判定しきい値ｂ）以下の物体はガードレ
ールであると判定することができる。

【００６２】なお、このガードレールか否かの判定は、
ガードレールと歩行者との誤認識が特に起こりやすい近
距離領域での認識精度を向上させるために、近距離領域
における対象物体にのみ行うように構成することが望ま
しい。

【００６３】ガードレールと判定された場合には、その
物体の判定フラグＦＶ_N、ロックオン判定フラグＦＬ_N
をオフにし、ロックオンカウンタＣＯＵＮＴ_Nを「０」
にリセットする（ステップＥ１１２）。

【００６４】一方、ステップＥ１１１でガードレールで
ないと判定された時には、さらにその対象物体が人の集
団またはよろついて歩いている人かを判定する。これは
人の集団である場合には、その中から走行レーンに飛び
出す人がある虞があり、従ってかかる集団に対しては侵
入危険性判定の判定しきい値ＳＨ（Ｌ_N）を下げて、危
険と判定される確率を上げたほうがより安全であると考
えられる。同様に、よろよろ歩いている人は、しっかり
した歩調の人よりも道路に入り込む可能性が高く、この
場合にも侵入危険性判定の判定しきい値ＳＨ（Ｌ_N）を
下げて、危険と判定される確率を上げたほうがより安全
であると考えられる。

【００６５】そこで、まず集団か否かを判定するため
に、「Ｄ_LONG,N＜ａ」かつ「Ｄ_LAT,N＞ｂ」の判定、す
なわち「物体の前後距離バラツキＤ_LONG,Nがガードレー
ル判定しきい値ａより小さく、かつ横距離バラツキＤ
_LAT,Nが集団判定しきい値ｂより小さい」という判定条
件を用い、この条件を満たしていれば集団と判定する
（ステップＥ１１３）。集団と判定された場合には、判
定しきい値を通常の物体の場合の半分にした１／２ＳＨ
（Ｌ_N）としてその集団の横速度Ｖ_LAT,Nと比較し（ス
テップＥ１１４）、１／２ＳＨ（Ｌ_N）以下であれば、
侵入の危険性があるとして判定フラグＦＶ_Nをオンにす
る（ステップＥ１１５）。

【００６６】なお、この集団と認識された物体内におい
て、さらにそれを構成する人の数も認識することができ
る時は、その集団の人数が多い時は少ないときに比べて
さらに上記集団に対するしきい値を小さくするようにし
てもよく、これにより一層危険度の高い集団（人数の多
い集団）に対して安全性を確保できる。

【００６７】同様に、よろついて歩いている人か否かを
判定するために、「ＣＯＵＮＴＶ_N／Ｎ_um,N＞ｃ」の判
定、すなわち「物体の速度バラツキカウンタＣＯＵＮＴ
Ｖ_Nの値をサンブル数Ｎ_um,Nで除した値（速度バラツキ
の平均値）が速度バラツキ判定しきい値ｃよりも大き
い」という判定条件を用い、この条件を満たしていれ
ば、よろついて歩いている人と判定する（ステップＥ１
１６）。その場合には、判定しきい値を通常の物体の場
合の半分にした１／２ＳＨ（Ｌ_N）として、その人の横
速度Ｖ_LAT,Nと比較し（ステップＥ１１７）、１／２Ｓ
Ｈ（Ｌ_N）以下であれば、侵入の危険性があるとして判
定フラグＦＶ_Nをオンにする（ステップＥ１１８）。

【００６８】なお、上記速度バラツキが速度バラツキ判
定しきい値ｃを超えたもののうちでも、さらに速度バラ
ツキがとりわけ大きいものについては、上記しきい値を
更に小さくするようにしてもよい。これにより一層危険
度の高い歩行者（足取りがかなり危ない歩行者）に対し
て安全性を確保できる。

【００６９】次に、危険判断対象の抽出処理（ステップ
Ｅ２）について説明する。図９と図１０にはこの対象抽
出処理の詳細な手順が示される。この対象抽出処理で
は、危険度判定処理（ステップＥ１）で侵入危険がある
と判定された物体番号Ｎについて、さらに車両との衝突
の危険があるかを判定して、その度合いに基づいて警
報、自動ブレーキ等の指示設定を行う。

【００７０】まず、ステップＥ２で侵入危険性がある
（ＦＶ＝１）とされた横移動物体に対する抽出領域幅Ｗ
_Nの設定を行う（ステップＥ２０１）。この抽出領域幅
Ｗ_Nは基本的には横移動物体の横移動速度Ｖ_LAT,Nに応
じて決まるものとすることが望ましく、この抽出領域幅
Ｗ_N内に当該横移動物体が存在している時には、車両と
実際に衝突する危険性があると判断される。例えば、図
１８に示すように、物体番号１と２の物体がある場合、
物体１の横速度Ｖ_LAT,1が物体２の横速度Ｖ_LAT, ₂より
も十分に小さければ（あるいは距離が離れていれば）、
車両から見た物体１の抽出領域幅Ｗ₁は物体２の抽出領
域幅Ｗ₂によりも十分に小さくなる。

【００７１】抽出領域幅Ｗ_Nの設定の方法としては例え
ば次の４つの方法が提案される。Ｗ_N＝（Ｌ_N／ｖ₀）×Ｖ_LAT,N＋（車両幅／２）すなわち、車両がそのままブレーキをかけなければ横速
度Ｖ_LAT,Nの物体に（Ｌ_N／ｖ）秒後に衝突すると考え
て抽出領域幅Ｗ_Nを算出する。

【００７２】対象物体が道路の左側にあれば道路左
端までの距離ｄ_L、右側にあれば道路右端までの距離ｄ
_Rとして、路上にある物体のみに作動を限定する。すな
わち、物体が進行路中心から右にあれば、Ｗ_N＝ｄ_R、物体が進行路中心から左にあれば、Ｗ_N＝ｄ_L とする。

【００７３】図１１に示すように、物体の横速度Ｖ
_LAT,Nが小さいきとは一定値、大きくなったら左側道路
幅ｄ_Lまたは右側道路幅ｄ_Rに制限し、その中間速度で
は速度ｖ₀に比例して抽出領域幅Ｗ_Nを増加させる。

【００７４】抽出領域幅Ｗ_Nの上限は左右隣接車線
の自車から遠い方の端までとし、道路上にある物体のみ
に作動を限定する。

【００７５】次に、マスキング処理をする（ステップＥ
２０２）。これは、上記で求めた抽出領域幅Ｗ_Nに基づ
いて、道路がカーブしている場合を含めて、自車両が対
象物体と衝突する危険性があるか否かを判定する処理で
ある。図１２に示すように、道路が道路曲率Ｒ（旋回
Ｒ）でカーブしており、対象物体Ｎは（距離Ｌ_N，角度
θ_N）の位置にあるものとして車両側に検知されている
ものとする。物体Ｎが旋回Ｒの道路の上方側にあると仮
定した時、見えるべき角度αは α＝Ｌ_N／２Ｒとなる。この旋回Ｒの道路上の自車両中心に対して±Ｗ
_Nの領域内に物体Ｎが存在するか否かを、次の条件式 α−（Ｗ_N／Ｌ_N）＜θ_N＜α＋（Ｗ_N／Ｌ_N）（但し、θ_Nは車両進行方向に対する物体Ｎの角度）に
より判定する。この条件式を満たす時には、物体Ｎは同
領域内にあり、車両との衝突の危険性があり、よって危
険対象フラグＦＩ_Nをオン（＝１）にする（ステップＥ
２０３）。条件式を満たさない時には、物体Ｎは同領域
内になく衝突の危険がないので、危険対象フラグＦＩ_N
をオフ（＝０）にする（ステップＥ２０４）。

【００７６】この危険対象フラグＦＩ_Nが「ＦＩ_N＝
０」であれば（ステップＥ２０５）、この対象抽出処理
を終了する。一方、「ＦＩ_N＝１」であれば、対象物体
Ｎと自車との衝突の危険性があるので、衝突を回避する
ために、単に警報を発するのか、あるいは更に緊急性の
あるものとして自動ブレーキを作動させるのかの判定を
行う。

【００７７】この処理のために、まず、警報距離Ｌ_wと
ブレーキ距離Ｌ_Bを算出する。ここで、警報距離Ｌ_wは
物体Ｎまでの距離Ｌ_Nがこの距離Ｌ_w以内に達したら警
報装置を作動させる距離であり、ブレーキ距離Ｌ_Bは距
離Ｌ_Nがこの距離Ｌ_B以内に達したら自動ブレーキを作
動させる距離である。これらの距離は次式Ｌ_w＝〔ｖ₀ ²／（２×９．８×μ）〕＋ｔ₀ｖ₀＋ｄＬ_B＝〔ｖ₀ ²／（２×９．８×μ）〕＋ｔ₁ｖ₀＋ｄ（但し、ｔ₀、ｔ₁は余裕時間、ｄは余裕距離、μは路
面摩擦係数）で求める。

【００７８】物体Ｎまでの距離Ｌ_Nが上記警報距離Ｌ_w
以内であれば（ステップＥ２０７）、警報判定フラグＦ
Ｗ_Nをオン（＝１）にする（ステップＥ２０８）。さら
に、距離Ｌ_Nが上記ブレーキ距離Ｌ_B以内であれば（ス
テップＥ２０９）、ブレーキ判定フラグＦＢ_Nをオン
（＝１）にする（ステップＥ２１０）。距離Ｌ_Nが警報
距離Ｌ_wとブレーキ距離Ｌ_Bの何れよりも大きければ、
フラグのオン設定はしない。

【００７９】この後、物体までの距離Ｌ_Nが警報距離Ｌ_wより大きくなったブレーキが踏まれてブレーキスイッチがオンになった車速ｖ₀が「０」近傍になったのいずれかを満たしているかを判定する（ステップＥ２
１１）。いずれか一つを満たしていれば、衝突の危険は
去ったと判定できるので、警報判定フラグＦＷ_Nをオフ
（＝０）にする（ステップＥ２１２）。さらに、車速ｖ
₀が「０」近傍である場合には（ステップＥ２１３）、
ブレーキをかける必要は最早ないから、ブレーキ判定フ
ラグＦＢ_Nをオフ（＝０）にする（ステップＥ２１
４）。

【００８０】本発明の実施にあたっては上述したものの
他にも種々の変形形態をとることが可能である。例え
ば、上述の実施例では衝突回避動作としては警報と自動
ブレーキを用いたが、本発明はこれに限られるものでは
なく、例えば自動ステアリング、エンジンの自動スロッ
トルオフ、自動シフトダウン等によるものであってもよ
い。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例としての車両用の動体認識装
置の全体的な動作手順を示すフローチャートである。

【図２】実施例装置の車両への搭載態様を説明する図で
ある。

【図３】実施例装置においてレーザレーダ２のスキャン
により得たエコーデータを説明する図である。

【図４】実施例装置における物体認識処理の詳細な手順
を示すフローチャートである。

【図５】実施例装置における横移動物体危険判断処理の
概要を示す図である。

【図６】実施例装置における横移動物体危険判断処理中
の危険度判定処理の詳細な手順を示すフローチャートで
ある。

【図７】侵入危険度の判定しきい値ＳＨ（Ｌ_N）を説明
する図である。

【図８】対象物体をロックオンするためのロックオン判
定しきい値ＬＴ（ｖ₀）を説明する図である。

【図９】実施例装置における横移動物体危険判断処理中
の対象抽出処理の詳細な手順（１／２）を示すフローチ
ャートである。

【図１０】実施例装置における横移動物体危険判断処理
中の対象抽出処理の詳細な手順（２／２）を示すフロー
チャートである。

【図１１】対象抽出処理における抽出領域幅Ｗ_Nの設定
法の一つを説明する図である。

【図１２】対象抽出処理におけるマスキング処理を説明
するための図である。

【図１３】横断中の歩行者の前後距離バラツキを示す図
である。

【図１４】図１３の前後距離バラツキの分布を示す図で
ある。

【図１５】ガードレールの前後距離バラツキを示す図で
ある。

【図１６】図１５の前後距離バラツキの分布を示す図で
ある。

【図１７】前後距離バラツキおよび横距離バラツキの概
念を示すための図である。

【図１８】抽出領域幅の概念を説明するための図であ
る。

【符号の説明】

１ＥＣＵ２レーザレーダ３ビデオカメラ４アクチュエータ

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】自車両の進行路の側方領域における該進行
路に向かう横移動物体を認識する車両用の動体認識装置
であって、該側方領域にある物体の横移動速度を取得する物体情報
取得手段と、該物体情報取得手段で取得した物体の横移動速度を所定
のしきい値と比較し、該横移動速度が該しきい値を超え
る物体を自車両の進行路に侵入する危険性のある横移動
物体であると認識する侵入危険性判断手段とを備え、該しきい値は、自車両からの距離が近距離の物体に対し
ては中距離の物体に対するに比して値が大きく設定され
た車両用の動体認識装置。
【請求項２】上記しきい値は、自車両からの距離が遠距
離の物体に対しては中距離の物体に対するに比して値が
大きく設定され、かつ上記近距離の場合のしきい値より
も大きく設定された請求項１記載の車両用の動体認識装
置。
【請求項３】上記物体の横移動速度は自車両の進行方向
に対して直交する方向の移動速度である請求項１または
２記載の車両用の動体認識装置。
【請求項４】上記物体情報取得手段は自車両の進行方向
をスキャンするレーザレーダからのエコーデータを解析
して物体の横移動速度を算出するものである請求項１〜
３のいずれかに記載の車両用の動体認識装置。
【請求項５】上記各横移動物体の横移動速度に基づい
て、現在の位置から横移動を続けると自車両と実際に衝
突する危険性がある横移動物体を抽出する対象抽出手段
を更に備えた請求項１〜５のいずれかに記載の車両用の
動体認識装置。
【請求項６】該対象抽出手段は、自車両の速度および自
車両から対象物体までの距離に基づいて上記衝突危険性
の判断を行うようにした請求項５記載の車両用の動体認
識装置。
【請求項７】上記対象抽出手段は、衝突の危険性のある
対象物体を、左右隣接車線の自車両から遠い方の路端ま
でにあるものに限定するようにした請求項５または６記
載の車両用の動体認識装置。
【請求項８】上記対象抽出手段での抽出結果に基づき、
衝突回避動作を自車両側でとらなくても衝突しないと予
測される場合には運転者に警報する指示を与えるように
構成した請求項５〜７記載の車両用の動体認識装置。
【請求項９】上記対象抽出手段での抽出結果に基づき、
衝突回避動作を自車両側でとらないと衝突すると予測さ
れる場合には該衝突回避作動の指示を与えるように構成
した請求項５〜８記載の車両用の動体認識装置。
【請求項１０】上記侵入危険性がある横移動物体として
所定時間以上継続して認識された横移動物体は以後該し
きい値を下回っても侵入危険性のある横移動物体である
と認識し続けるロックオン手段を更に備えた請求項１〜
９のいずれかに記載の車両用の動体認識装置。
【請求項１１】上記物体情報取得手段は進行路に対する
物体の寸法情報を取得する手段を含み、該寸法情報を所
定のガードレール判定しきい値と比較することで物体が
ガードレールであるか否かを認識し、ガードレールと認
識された時は当該物体を横移動物体との判断から除外す
るようにした請求項１〜１０のいずれかに記載の車両用
の動体認識装置。
【請求項１２】上記物体情報取得手段は進行路に対する
物体の寸法情報を取得する手段を含み、該寸法情報を所
定の集団判定しきい値と比較することで物体が歩行者集
団であるか否かを認識し、歩行者集団であると認識され
た時は該歩行者集団に対する上記侵入危険性判定のため
の所定のしきい値を通常よりも小さくするようにした請
求項１〜１１のいずれかに記載の車両用の動体認識装
置。
【請求項１３】上記物体情報取得手段は物体の横移動速
度に基づき横移動速度バラツキを取得する手段を含み、
該横移動速度バラツキを所定のバラツキ評価しきい値と
比較することで侵入危険性のより高い歩行者を認識し、
当該歩行者であると認識された時は当該歩行者に対する
上記侵入危険性判定のための所定のしきい値を通常より
も小さくするようにした請求項１〜１２のいずれかに記
載の車両用の動体認識装置。
【請求項１４】自車両の進行路の側方領域における該進
行路に向かう横移動物体を認識する車両用の動体認識装
置であって、該側方領域にある物体の横移動速度を取得する物体情報
取得手段と、該物体情報取得手段で取得した物体の横移動速度を所定
のしきい値と比較し、該横移動速度が該しきい値を超え
る物体を横移動物体であると認識する横移動物体認識手
段とを備え、該横移動物体認識手段は、上記横移動速度が所定時間継
続して上記しきい値を超えた場合は、以後該しきい値を
下回っても該物体を横移動物体であると認識し続けるよ
うに構成した車両用の動体認識装置。
【請求項１５】上記所定時間は自車両の車速が大のとき
は小の時に比して短く設定されるようにした請求項１５
に記載の車両用の動体認識装置。
【請求項１６】近距離の物体に対しては上記しきい値を
超えた場合は、直ちに以降該しきい値を下回っても横移
動物体であると認識し続けるようにした請求項１４また
は１５記載の車両用の動体認識装置。
【請求項１７】自車両の進行路の側方領域における該進
行路に向かう横移動物体を認識する車両用の動体認識装
置であって、該側方領域にある物体の寸法情報と横移動速度を取得す
る物体情報取得手段と、該物体情報取得手段で取得した物体の横移動速度を所定
のしきい値と比較し、該横移動速度が該しきい値を超え
る物体を横移動物体であると認識する横移動物体認識手
段と、該寸法情報を所定の寸法を定める寸法しきい値と比較
し、該所定の寸法範囲を満たす物体が認識された場合に
は、該所定の寸法範囲を満たさない物体が認識された場
合に比べて上記所定のしきい値を小さくするようにした
車両用の動体認識装置。
【請求項１８】上記所定の寸法範囲の物体を構成する個
々の物体が認識でき、その個々の物体の個数が多い時は
少ない時に比べて上記所定のしきい値を小さくするよう
にした請求項１７記載の車両用の動体認識装置。
【請求項１９】自車両の進行路の側方領域における該進
行路に向かう横移動物体を認識する車両用の動体認識装
置であって、該側方領域にある物体の横移動速度を取得する物体情報
取得手段と、該物体情報取得手段で取得した物体の横移動速度を所定
のしきい値と比較し、該横移動速度が該しきい値を超え
る物体を横移動物体であると認識する横移動物体認識手
段と、該横移動速度の速度バラツキを所定のバラツキしきい値
と比較し、該所定のバラツキしきい値を超える物体が認
識された場合には、該所定のバラツキしきい値を下回る
物体が認識された場合に比べて上記所定のしきい値を小
さくするようにした車両用の動体認識装置。
【請求項２０】上記横移動速度の速度バラツキが特に大
の物体は小の物体に比べて上記しきい値を小さくするよ
うにした請求項１９記載の車両用の動体認識装置。
【請求項２１】進行路の前後方向における所定の寸法範
囲から外れる物体が認識された場合には、当該物体を非
横移動物体であると認識するようにした請求項１７〜２
０のいずれかに記載の車両用の動体認識装置。