JPH10206151A - 物体認識装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 車両Ｃの斜め後側方にある他車等の物体Ｏを
認識して表示装置３１で表示等する場合、物体測距用の
センサ１０として、ウィンドウ方向に配置された多数の
ＣＣＤからなるＣＣＤラインをウィンドウ方向と直交す
るライン列方向に多段に並設した多段ライン型ＣＣＤか
らなるＣＣＤチップ１１を備えたセンサを用い、測距デ
ータのばらつきやノイズ等があっても高精度の距離演算
を行って正確な物体認識を可能とする。 【解決手段】 ＣＣＤチップ１１の画像をライン毎にか
つウィンドウ方向に複数に分割して各領域Ｅについて距
離ｄ（ｉ，ｊ）を測定し、この各領域Ｅ及び隣接領域Ｒ
１〜Ｒ８の距離差ｄｘに基づいて各領域Ｅ毎の距離デー
タの有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）を求め、この有効ポイ
ント数Ｐ（ｉ，ｊ）からライン毎の距離ｌ（ｉ）を演算
して物体Ｏを認識する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、物体認識装置に関
し、詳しくは多段ライン型ＣＣＤによる距離データに基
づいて物体を認識するようにしたものに関する技術分野
に属する。

【０００２】

【従来の技術】従来より、この種の物体認識装置とし
て、例えば特開平５―５２５６２号公報に示されるよう
に、撮像された画像を複数のウィンドウに分割して、各
ウィンドウでの距離に基づいて物体を認識するようにし
たものは知られている。すなわち、このものでは、上下
方向に配置された１対のイメージセンサにより先行車等
の物体を撮像して、その一方のイメージセンサによる画
像を表示し、その表示画面を複数のウィンドウに分割し
てそのウィンドウ毎に物体までの距離を測定し、この距
離値を基に目標物体のウィンドウを認識して追尾用ウィ
ンドウを設定し、この追尾用ウィンドウでの距離を測定
するようになされている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】ところで、このように
物体をその距離に基づいて認識する場合、一定方向に配
置された多数のＣＣＤをその配列方向と直交する方向に
多段に並設してなる多段ライン型ＣＣＤを設け、この多
段ライン型ＣＣＤに基づいて得られた２次元の距離デー
タから特定の物体を認識するようにすることが考えられ
る。すなわち、この多段型ラインＣＣＤは、縦横に多数
のＣＣＤが配置されたカメラ用等のセンサに対し、ＣＣ
Ｄを一方向に間引いた構成のものであり、ＣＣＤの数が
減った分だけ、撮像データ数が少なくなり、演算速度が
速くなってコストダウンを図ることができる。

【０００４】しかし、その反面、測距データのばらつき
やノイズの影響が大きく、精度の高い距離演算が難しく
て正確な物体認識が困難になるという問題があり、特に
遠方の物体に対しては顕著であった。

【０００５】本発明は斯かる諸点に鑑みてなされたもの
で、その目的とするところは、多段ライン型ＣＣＤによ
る距離データに工夫を凝らすことにより、多段ライン型
ＣＣＤを用いつつ、高精度の距離演算を行って正確な物
体認識を可能とすることにある。

【０００６】

【課題を解決するための手段】上記の目的の達成のた
め、この発明では、多段ライン型ＣＣＤにより得られた
画像を、上記従来例のようにライン列方向及びウィンド
ウ方向にそれぞれ分割して各領域について距離を測定
し、この各領域及び隣接領域の各測定距離に基づいて各
領域毎の距離データの有効ポイント数を求め、この有効
ポイント数からライン毎の距離を演算して物体を認識す
るようにした。

【０００７】具体的には、請求項１の発明では、図１に
示すように、ウィンドウ方向に沿って配置された多数の
ＣＣＤからなるＣＣＤラインをウィンドウ方向と直交す
るライン列方向に多段に並設してなり、画像を輝度情報
として捕らえる多段ライン型ＣＣＤ１１を備え、該ライ
ン型ＣＣＤ１１からの輝度信号に基づいて得られた２次
元の距離データから特定の物体を認識するようにした物
体認識装置が対象である。

【０００８】そして、上記多段ライン型ＣＣＤ１１によ
り得られた画像を上記ＣＣＤライン毎にかつウィンドウ
方向に複数に分割して各領域について距離を測定する測
距手段１６と、この測距手段１６により測定された各領
域毎の距離につき、該領域に隣接する領域の距離との差
に基づいて距離データの有効ポイント数を付与する有効
ポイント数付与手段２５と、この有効ポイント数付与手
段２５により付与された有効ポイント数に基づき上記ラ
イン毎の距離をそれぞれ演算するライン距離演算手段２
６と、このライン距離演算手段２６により演算されたラ
イン毎の距離に基づいて物体を認識する物体認識手段２
０とを備えたことを特徴としている。

【０００９】上記の構成により、まず、測距手段１６に
おいて、多段ライン型ＣＣＤ１１の画像がライン毎にか
つウィンドウ方向に複数に分割されて各領域について距
離が測定される。次いで、有効ポイント数付与手段２５
で、上記測距手段１６により測定された領域毎の距離及
び隣接領域の距離の差に基づいて各領域毎の距離データ
の有効ポイント数が付与される。この有効ポイント数
は、各領域についての距離データの有効性（信憑性又は
信頼性）を判断するもので、領域に隣接する複数の領域
の距離データのうち、領域の距離データとの差が所定以
下であるデータを持つ隣接領域の数を計数し、同じ物体
があれば、ある領域とその隣接領域との各距離データが
同等の値になって隣接領域に関連した距離データが測距
されることとなり、この状態を距離データの有効性が高
いと判断して、大きい有効ポイント数が付与される。

【００１０】さらに、ライン距離演算手段２６におい
て、上記有効ポイント数付与手段２５により付与された
有効ポイント数に基づきライン毎の距離が演算され、物
体認識手段２０において、このライン距離演算手段２６
により演算されたライン毎の距離から物体が認識され
る。

【００１１】したがって、このように、各領域について
の距離データの有効性が隣接領域との関係から有効ポイ
ント数として判定され、この有効ポイント数に基づいて
ライン毎の距離を求めて、その距離から物体を認識する
ので、測距データのばらつきやノイズ等があっても、そ
の影響を可及的に低減することができ、高精度の距離演
算が可能となって正確な物体認識を行うことができる。

【００１２】請求項２の発明では、上記有効ポイント数
付与手段２５は、各領域毎の測定距離と隣接領域の測定
距離との差がしきい値よりも小さいときに有効ポイント
数を付与するように構成する。こうすれば、隣接領域と
の距離差がしきい値よりも小さいときのみを有効ポイン
ト数の付与によって有効と判断でき、距離演算の精度を
高めることができる。

【００１３】請求項３の発明では、上記しきい値は、領
域の測定距離に応じて可変とする。具体的に、請求項４
の発明では、しきい値は、領域のライン位置に応じて設
定された基準距離値が大きいほど大きくなるように設定
する。このことで、遠距離側領域の距離データについて
のしきい値を大きくすれば、その距離データの有効ポイ
ント数を増やすことができ、遠距離側の物体についての
距離データがばらついても、正確なデータを得ることが
できる。

【００１４】一方、請求項５の発明では、しきい値は、
各領域の測定距離と隣接領域の測定距離の距離差の平均
値に基づき、該平均値が大きいほど大きくなるように設
定する。こうすれば、実際に測定された距離データに応
じてしきい値が設定されるので、距離の遠距離側が変化
してもそれにしきい値を安定して対応させることができ
る。

【００１５】請求項６の発明では、上記有効ポイント数
付与手段２５は、付与する有効ポイント数を領域の測定
距離に応じて変えるように構成する。具体的には、請求
項７の発明では、有効ポイント数付与手段２５は、隣接
領域がウィンドウ方向にあるときの有効ポイント数をラ
イン列方向よりも大きくするように構成する。すなわ
ち、多段ライン型ＣＣＤ１１でのＣＣＤラインが等間隔
である場合、遠距離側の領域に含まれるライン数が近距
離側領域に比べ少なくなり、近距離側の物体に比べ遠距
離側物体が認識され難くなるが、この発明のように、隣
接領域がウィンドウ方向にあるときの有効ポイント数を
ライン列方向よりも大きくすれば、上記少ないライン数
であっても有効ポイント数を増加できるので、遠距離側
物体を認識する確率を高くすることができる。

【００１６】また、請求項８の発明では、有効ポイント
数付与手段２５は、遠距離側ライン位置での有効ポイン
ト数を近距離側ライン位置よりも大きくするように構成
する。この発明でも、上記請求項７の発明と同様の効果
が得られる。

【００１７】請求項９の発明では、有効ポイント数付与
手段２５は、隣接領域との距離差が所定値よりも小さい
ときに有効ポイント数を大きくするように構成する。こ
うすると、物体を認識し易くすることができる。

【００１８】請求項１０の発明では、有効ポイント数付
与手段２５は、領域の測定距離が所定値よりも大きいと
きに有効ポイント数を大きくするように構成する。この
発明でも、上記請求項７の発明と同様の作用効果を奏す
ることができる。

【００１９】請求項１１の発明では、上記請求項６（又
は請求項７〜１０）の発明とは異なり、有効ポイント数
付与手段２５は、距離が近距離側及び中距離側にあると
きのみ有効ポイント数を付与する処理を行い、遠距離側
にあるときには有効ポイント数の付与処理を行わないよ
うに構成する。このことで、遠距離側では、測定された
距離データの有効性を判断する有効ポイント数の付与処
理が行われず、その距離データが有効ポイント数の付与
処理によってノイズ等として落とされることなく、その
まま採用されることとなり、この場合でも請求項７の発
明と同様の効果が得られる。

【００２０】請求項１２の発明では、上記ライン距離演
算手段２６は、有効ポイント数付与手段２５により付与
された有効ポイント数がライン代表しきい値よりも大き
い領域についてライン毎の距離演算を行うように構成す
る。このことで、ライン毎の距離演算は、各領域の有効
ポイント数がライン代表しきい値よりも大きいときに行
われ、ライン代表しきい値以下のときには行われないの
で、ライン毎の距離を正確に演算することができる。

【００２１】請求項１３の発明では、上記ライン代表し
きい値は、距離が遠距離側になるほど小さく設定する。
こうすると、遠距離側のライン代表しきい値が近距離側
よりも小さいので、遠距離側の距離データの取りこぼし
を防止でき、遠距離側の距離演算を精度よく行って遠距
離側の物体を正確に認識することができる。

【００２２】具体的には、請求項１４の発明では、ライ
ン代表しきい値は、遠距離側のライン位置ほど小さくな
るようにライン毎に設定する。また、請求項１５の発明
では、ライン代表しきい値は、測定された距離が大きく
なるほど小さくなるように設定する。これらの発明にお
いても、請求項１３の発明と同様の作用効果を奏するこ
とができる。

【００２３】一方、請求項１６の発明では、ライン代表
しきい値は、予め設定された検出エリア毎に設定する。
このような検出エリアに応じたライン代表しきい値の設
定により、所望の検出エリアの距離演算を精度よく行う
ことができる。

【００２４】請求項１７の発明では、上記ライン代表し
きい値は、各ライン毎の検出状況に応じて設定する。こ
のことで、ライン代表しきい値が検出状況に応じて変化
して設定されるので、距離演算の精度をさらに高めるこ
とができる。

【００２５】具体的には、請求項１８の発明では、ライ
ン代表しきい値は、各ライン上の領域の最大有効ポイン
ト数に応じて設定する。その場合、請求項１９の発明で
は、ライン代表しきい値は、最大有効ポイント数が大き
いほど大きくなるように設定する。こうすると、ライン
代表しきい値は、各ライン上の領域の最大有効ポイント
数に応じて変化し、最大有効ポイント数が大きいほど大
きくなるので、距離演算の精度を高めることができる。

【００２６】一方、請求項２０の発明では、ライン代表
しきい値は、各ライン上の領域の有効ポイント数の総和
に応じて設定する。その場合、請求項２１の発明では、
ライン代表しきい値は、有効ポイント数の総和が大きい
ほど大きくなるように設定する。こうすると、ライン代
表しきい値が、各ライン上の領域の有効ポイント数の総
和に応じて変化し、その総和が大きいほど大きくなるの
で、距離演算の精度を高めることができる。

【００２７】また、請求項２２の発明では、ライン代表
しきい値は、各ライン上の領域での距離データの検出頻
度に基づいて設定する。この発明では、距離データの検
出頻度が高いときに、ライン代表しきい値を大きく設定
することができ、このことで距離演算の精度を高めるこ
とができる。

【００２８】請求項２３の発明では、上記ライン距離演
算手段２６は、各ライン上の領域の最大有効ポイント数
となる距離データを基準として、該距離データから所定
距離以上外れた距離データを距離演算に用いないように
構成する。こうすれば、各ライン上の領域の最大有効ポ
イント数となる距離データから所定距離の範囲内にある
距離データのみで距離演算が行われるので、高精度の距
離演算を行うことができる。

【００２９】請求項２４の発明では、上記物体認識手段
２０は、ライン距離演算手段２６により演算されたライ
ン毎の距離のデータ数が所定値以上であるときのみに、
該ライン毎の距離に対応する物体を新規物体として登録
するように構成する。こうすれば、新規物体の登録に際
し制限を設けることができ、物体以外のノイズ等が誤っ
て物体として登録されるのを抑制することができる。

【００３０】そのとき、請求項２５の発明では、上記ラ
イン毎の距離データ数と比較する所定値は、遠距離側ほ
ど小さくなるように設定する。こうすれば、遠距離の物
体ほど登録し易くすることができる。

【００３１】請求項２６の発明では、上記測距手段１６
の測距特性は、遠距離側ラインを基準として、他のライ
ンを補完するように構成する。すなわち、例えば多段ラ
イン型ＣＣＤ１１の前方に画像の歪みをもたらすガラス
等が配置されていると、そのガラス等の測距精度への影
響を避ける目的で、ライン毎の測距特性を補正する必要
がある。そのために、あるラインを基準にして他のライ
ンを補完するとき、近距離ほど真の距離に対するずれ量
が小さいので、この近距離側での距離データはある程度
犠牲にしても支障はない。従って、遠距離側ラインを基
準とすることで、遠距離側の距離データの有効性を高め
つつ、全てのラインの検出精度を良好に補正することが
できる。

【００３２】請求項２７の発明では、上記物体認識手段
２０は、物体の認識結果に基づいて警報等の信号を出力
するように構成する。このことで、認識物体を容易に知
ることができる。

【００３３】

【発明の実施の形態】図２は本発明の実施形態に係る物
体認識装置を装備した車両Ｃ（自動車）を示し、この物
体認識装置は、車両Ｃの左右斜め後側方に位置する他の
車両等の物体Ｏ（図５、図１１、図１２に示す）を認識
する。

【００３４】図２において、１は車両Ｃの車体、２は車
体１の前後略中央部に形成された車室、３は車体１の前
端部に形成されたエンジンルーム、４は車室２の前端部
に配置されたインストルメントパネル、５は車室２の後
端部にあるパッケージトレイ、６はリヤウィンドガラス
である。そして、図３に示すように、上記物体認識装置
は、各々物体Ｏまでの距離を測定するための左右の後側
方検知センサ１０，１０と、この各検知センサ１０の出
力信号がそれぞれ入力されるコントローラ１５と、この
コントローラ１５からの信号を受けて物体Ｏの存在をＣ
ＲＴや液晶等により表示する表示装置３１、及び同物体
Ｏの危険度を警報する警報装置３２とを備えている。そ
して、図２に示す如く、上記両検知センサ１０，１０
は、上記パッケージトレイ５上の左右両端部にそれぞれ
斜め後方を向いた状態で取付固定されている。また、コ
ントローラ１５はエンジンルーム３の後端部に、また表
示装置３１及び警報装置３２はインストルメントパネル
４にそれぞれ配設されている。

【００３５】図５に示すように、上記各検知センサ１０
は、所定距離離れて上下方向に配置された上下１対のＣ
ＣＤチップ１１，１１と、該ＣＣＤチップ１１，１１に
対応して配置されたレンズ１２，１２とを備えている。
各ＣＣＤチップ１１は、上下方向たるウィンドウ方向に
沿って配置された多数のＣＣＤからなるＣＣＤラインを
ウィンドウ方向と直交するライン列方向（水平方向）に
多段に並設してなる多段ライン型ＣＣＤからなり、この
各ＣＣＤチップ１１によりレンズ１２を経て車両Ｃのリ
アウィンドガラス６越しに、上下方向に角度θ１の範囲
でかつ水平左右方向に角度θ２の範囲（図１０、図１２
参照）にある物体Ｏ等の画像を輝度情報として捕らえる
ようになっている。

【００３６】図４に示す如く、上記各検知センサ１０は
それぞれコントローラ１５内の測距回路１６（測距手
段）に接続されている。この各測距回路１６は、両ＣＣ
Ｄチップ１１，１１での物体像の視差（位相差）を演算
する視差演算部１７と、この視差演算部１７からの信号
により物体Ｏまでの距離を演算する距離演算部１８とを
備えている。そして、各測距回路１６では、図６及び図
７に示す如く、各ＣＣＤチップ１１により捕らえられた
画像を、ライン方向（水平方向）にＣＣＤライン毎のｎ
個のラインに分割するとともに、その各ラインをウィン
ドウ方向（上下方向）にｍ個のウィンドウに分割して、
画像の略全体をｍ×ｎ個の領域Ｅ，Ｅ，…で構成し、両
方のＣＣＤチップ１１，１１による画像での同一の領域
Ｅ，Ｅ間の視差を求め、この視差から各領域Ｅ毎に物体
Ｏまでの距離を演算する。

【００３７】すなわち、両ＣＣＤチップ１１，１１によ
り捕らえられた画像はいずれも図６に示すようになる
が、これら両ＣＣＤチップ１１，１１の画像は同じライ
ン位置（図示例ではラインｉ）では、図８に示すよう
に、両ＣＣＤチップ１１，１１の上下方向のずれ分だけ
ずれていて視差が生じており、この視差を利用して物体
Ｏまでを測距する。この原理について図９により説明す
るに、図９の三角形Ｐ・Ｏ１・Ｑ及び三角形Ｏ１・Ｐ１
・Ｑ１同士、並びに三角形Ｐ・Ｏ２・Ｑ及び三角形Ｏ２
・Ｐ２・Ｑ２同士はそれぞれ相似形あるので、今、検知
センサ１０（レンズ１２）から物体Ｏまでの距離をａ、
両レンズ１２，１２の中心間の距離をＢ（定数）、レン
ズ１２の焦点距離をｆ（定数）、両ＣＣＤチップ１１，
１１での物体像のレンズ中心からのずれ量をそれぞれｘ
１，ｘ２とすると、 ａ・ｘ１／ｆ＝Ｂ−ａ・ｘ２／ｆ となり、この式から、 ａ＝Ｂ・ｆ／（ｘ１＋ｘ２） が得られる。つまり、両ＣＣＤチップ１１，１１での物
体像の視差（位相差）によって物体Ｏまでの距離ａを測
定することができる。

【００３８】尚、図６及び図７におけるＧ（白点）は、
ＣＣＤチップ１１のＣＣＤに対応するように縦横格子状
に配置された測距点（測距ポイント）であり、この測距
点Ｇは各領域Ｅに含まれている。また、各ＣＣＤライン
でのウィンドウは、一部が隣接するウィンドウと互いに
オーバーラップするように分割されており、上下方向
（ウィンドウ方向）に隣接する領域Ｅ，Ｅに同じ測距点
Ｇ，Ｇ，…が含まれている。また、Ｏ′は物体の像であ
る。

【００３９】また、図１０に示すように、上記各ＣＣＤ
チップ１１により捕らえられた画像をライン毎に分割し
て形成される複数のラインは、車両Ｃの外側で近距離を
測距するライン位置が若い番号とされる一方、車幅方向
の中央側で遠距離を測距するライン位置が大きい番号と
され、外側ラインから車幅方向の中央側ラインに向かっ
て番号が順に増加するように番号付けされている。

【００４０】図４に示す如く、上記コントローラ１５に
は、センサ１０に基づいて得られた上下方向及び水平方
向の２次元の距離データ、つまり各測距回路１６からの
信号を基に特定の物体Ｏを認識する物体認識部２０と、
この物体認識部２０の出力信号により物体Ｏを新規物体
かどうか選別する物体選別部２１と、この物体選別部２
１により選別された物体Ｏが車両Ｃ（自車）にとって危
険対象物かどうかを判断する危険判断部２２とが設けら
れており、物体認識部２０において、物体Ｏの認識結果
に基づいて表示信号を表示装置３１に、また警報信号を
警報装置３２にそれぞれ物体選別部２１を経て出力する
ようにしている。

【００４１】また、コントローラ１５は、物体Ｏを認識
する上で本来は物体Ｏが位置し得ない不要な範囲を除外
するレンジカット部２４と、測距された各領域毎の距離
データと周りの８つの隣接領域との比較（８隣接点処
理）を行って有効ポイント数を付与する有効ポイント数
付与手段としての８隣接点処理部２５と、ライン毎の距
離を演算するライン距離演算部２６と、ガードレールを
判定するためのガードレール判定部２７と、距離データ
を物体Ｏ毎にグルーピングするグルーピング部２８とを
備えている。

【００４２】図１１は上記レンジカット部２４で除外さ
れる上下方向のレンジカット範囲Ｚ１を、また図１２は
同左右方向のレンジカット範囲Ｚ２をそれぞれ示してお
り、これらのレンジカット範囲Ｚ１，Ｚ２は、ラインの
角度とその位置での距離とに基づいて検出される。図１
２中、Ｆは車両Ｃの路面、Ｍは道路における車両走行車
線を設定する路面Ｆ上の白線、Ｆ１は道路の両側に設置
された路側帯、Ｈはその植込みである。

【００４３】また、上記の如く各検知センサ１０は車両
Ｃのリヤウィンドガラス６越しに画像を捕らえるため
に、そのガラス６の歪み等により正確の距離を測定する
ことが困難となり、視差に応じた距離の関係を補正して
おく必要がある。この実施形態では、図４０に示す如
く、予め遠距離側ラインを基準として設定された、視差
に応じた距離の関係を示す１つのマップを記憶してお
り、この１つのマップから距離を補正する。すなわち、
測距回路１６での測距特性は、遠距離側ラインを基準と
して、他のラインを補完するようにしている。

【００４４】さらに、周囲の明るさやウィンドガラス６
の汚れ等により、視差に応じた距離の関係を補正してお
くために、この実施形態では以下の処理が行われるよう
になっている。すなわち、周囲の明るさを判定する前者
の場合、測距されている距離データの個数Ｎｄａｔａ
（図３６及び図３７参照）を演算してそれを全ての領域
の数で割ることにより、検出率（測距率）を求め、図４
１に示すように、この検出率が所定値以上であるときを
「昼」状態と、また所定値よりも低いときを「夜」状態
とそれぞれ判定する。

【００４５】一方、ウィンドガラス６の汚れ等を判定す
る後者の場合、路面の白線の位置がセンサ１０に対し一
定の角度範囲で一定の距離範囲に含まれることを利用
し、その白線の測定距離値がばらつき率をもって変化す
るときには、ウィンドガラス６に雨水等が付着している
状態と判定し、一方、白線の測定距離値が絶対値で変化
しているときには、ウィンドガラス６に汚れ等が付着し
ている状態と判定するようにしている。

【００４６】上記８隣接点処理部２５での８隣接点処理
動作は、図１３に示すように、ある領域Ｅ（ｉ，ｊ）の
距離データに対しそれに隣接する周りの８つの隣接領域
Ｒ１〜Ｒ８の距離データの相関性を判断するもので、具
体的に図１５に示す如く行われる。すなわち、最初のス
テップＳ１で、ライン数ｎ及びウィンドウ数ｍに分割さ
れた領域Ｅ（ｉ，ｊ）毎の距離データｄ（ｉ，ｊ）を読
み込み、次のステップＳ２で各領域Ｅ（ｉ，ｊ）の有効
ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）をＰ（ｉ，ｊ）＝０と初期化す
る。この有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）は各領域Ｅ（ｉ，
ｊ）に設定されるもので、この値が大きいほど領域の距
離データの有効性が高く、信頼性、信憑性があると判断
される。次のステップＳ３では、全ての領域のうち左右
端及び上下端の位置にある領域（格子点）への有効ポイ
ント数を嵩上げし、周辺の領域には有効ポイント数Ｐ
（ｉ，ｊ）を＋１だけ、またその中で４つの隅角部の領
域には有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）を＋２だけそれぞれ
増やすように設定する。この後、ステップＳ４におい
て、隣接点処理を行うかどうかを判定し、この判定がＮ
Ｏのときには、ステップＳ１１において有効ポイント数
Ｐ（ｉ，ｊ）をＰ（ｉ，ｊ）＝８に設定した後、ステッ
プＳ１２に進む一方、判定がＹＥＳのときには、ステッ
プＳ５に進む。

【００４７】上記ステップＳ４で隣接点処理を行うかど
うかの判定は、具体的には以下のように行う。 （第１例）図２６に示すように、予め各ライン位置毎に
決定される基準距離値ｄｉが所定値Ｌよりも大きいか否
かを判定し、この判定がｄｉ＞ＬのＹＥＳのときには、
隣接点処理は行わない（図１５のステップＳ１１に進
む）一方、ｄｉ≦ＬのＮＯのときには、隣接点処理を行
う（同ステップＳ５に進む）。

【００４８】上記基準距離値ｄｉは、例えば図１８
（ａ）に示すように、ラインの位置が大きくなる（車体
１外側ラインつまり近距離側ラインから内側ラインつま
り遠距離側ラインに向かう）ほどライン位置毎に増加す
るように、或いは図１８（ｂ）に示す如く、ラインの位
置の増加に比例して増加するように、又は図１８（ｃ）
に示す如く、ラインの位置の増加に伴って段階的に増加
するようにそれぞれ設定される。

【００４９】（第２例）図２７に示すように、各領域毎
の測定距離ｄ（ｉ，ｊ）が所定値Ｌよりも大きいか否か
を判定し、この判定がｄ（ｉ，ｊ）＞ＬのＹＥＳのとき
には、隣接点処理は行わない（図１５のステップＳ１１
に進む）一方、ｄ（ｉ，ｊ）≦ＬのＮＯのときには、隣
接点処理を行う（同ステップＳ５に進む）。

【００５０】すなわち、８隣接点処理部２５（有効ポイ
ント数付与手段）は、距離が近距離側及び中距離側にあ
るときのみ有効ポイント数を付与する処理を行い、遠距
離側にあるときには有効ポイント数の付与処理を行わな
いように構成されている。

【００５１】図１５に示す上記ステップＳ５では距離し
きい値ｄ０を設定する。この距離しきい値ｄ０は、付与
ポイント数ｐを決定するためのもので、その設定は以下
のように行う。 （第１例）図１６に示すように、距離しきい値ｄ０は定
数Ｃとする。

【００５２】（第２例）図１７に示すように、距離しき
い値ｄ０は、上記各ライン毎に決定される基準距離値ｄ
ｉ（図１８参照）の１／１０に設定する。

【００５３】（第３例）図１９に示す如く、上記基準距
離値ｄｉが所定値Ｌよりも大きいか否かを判定し、この
判定がｄｉ＞ＬのＹＥＳのときには、距離しきい値ｄ０
は大きな値に、またｄｉ≦ＬのＮＯのときには、距離し
きい値ｄ０は小さな値にそれぞれ設定する。

【００５４】（第４例）図２０に示すように、後述する
領域Ｅと隣接領域Ｒ１〜Ｒ８との距離差ｄｘの平均値Ｄ
（有効な距離データがあるものに限る）を求め、この平
均値Ｄが所定値ＤＬよりも大きいかどうかを判定する。
この判定がＤ＞ＤＬのＹＥＳのときには、距離しきい値
ｄ０をｄ０＝Ｄｌａｒｇｅに、またＤ≦ＤＬのＮＯのと
きには、距離しきい値ｄ０を上記Ｄｌａｒｇｅよりも小
さいＤｓｍａｌｌ（＜Ｄｌａｒｇｅ）にそれぞれ設定す
る。より具体的には、上記距離しきい値ｄ０は、図２１
（ａ）に示す如く平均値Ｄの増大に応じて大きくなり、
平均値Ｄが最大域に達すると一定となるか、図２１
（ｂ）に示す如く平均値Ｄの増大に応じて段階的に大き
くなるか、或いは図２１（ｃ）に示す如く平均値Ｄの増
大に応じて比例的に大きくなるように決定される。

【００５５】図１５のフローにおけるステップＳ５の後
はステップＳ６に進み、隣接領域Ｒｉの距離データｄ
（Ｒｉ）を読み込み、次のステップＳ７では上記領域Ｅ
と隣接領域Ｒ１〜Ｒ８との距離差ｄｘ＝｜ｄ（ｉ，ｊ）
−ｄ（Ｒｉ）｜を演算する。この後、ステップＳ８にお
いて、上記距離差ｄｘと上記距離しきい値ｄ０との大小
判定を行い、この判定がｄｘ≧ｄ０のＮＯのときにはス
テップＳ１２に進む一方、ｄｘ＜ｄ０のＹＥＳのときに
は、ステップＳ９において付与すべきポイント数ｐを設
定する。このステップＳ９での付与ポイント数ｐの設定
は以下のように行う。 （第１例）図２２に示す如く、当該領域Ｅにおいて対象
とする隣接領域がウィンドウ方向（上下方向）の領域Ｒ
２又はＲ７に位置しているかどうかを判定し、この判定
がＮＯのときには付与ポイント数ｐをｐ＝１に、また判
定がＹＥＳのときには、付与ポイント数ｐを上記ＮＯ判
定の場合よりも大きいｐ＝２にそれぞれ設定する。すな
わち、隣接領域がウィンドウ方向（上下方向）にあると
きの付与ポイント数ｐ（従って有効ポイント数Ｐ（ｉ，
ｊ））をライン列方向にあるときの付与ポイント数より
も大きくする。

【００５６】（第２例）図２３に示すように、上記各ラ
イン毎に決定される基準距離値ｄｉ（図１８参照）が所
定値Ｌよりも大きいか否かを判定し、この判定がｄｉ≦
ＬのＮＯのときには付与ポイント数ｐをｐ＝１に、また
判定がｄｉ＞ＬのＹＥＳのときには、付与ポイント数ｐ
を上記ＮＯ判定の場合よりも大きいｐ＝２にそれぞれ設
定する。すなわち、遠距離側ライン位置での付与ポイン
ト数ｐ（有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ））を近距離側領域
よりも大きくする。

【００５７】（第３例）図２４に示すように、上記領域
Ｅ及び隣接領域Ｒ１〜Ｒ８の距離差ｄｘと所定値Ｄ２と
の大小を判定し、この判定がｄｘ＜Ｄ２のＹＥＳのとき
には付与ポイント数ｐをｐ＝３に設定する。判定がｄｘ
≧Ｄ２のＮＯのときには、今度は距離差ｄｘと他の所定
値Ｄ１（Ｄ０＞Ｄ１＞Ｄ２）との大小を判定し、この判
定がｄｘ≧Ｄ１のＮＯのときには付与ポイント数ｐをｐ
＝２に、またｄｘ＜Ｄ１のＹＥＳのときには付与ポイン
ト数ｐをｐ＝１にそれぞれ設定する。すなわち、隣接領
域との距離差が所定値よりも小さいときに付与ポイント
数ｐ（有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ））を大きくする。

【００５８】（第４例）図２５に示す如く、上記領域Ｅ
の測定距離ｄ（ｉ，ｊ）が所定値Ｌよりも大きいか否か
を判定し、この判定がｄ（ｉ，ｊ）≦ＬのＮＯのときに
は付与ポイント数ｐをｐ＝１に、また判定がｄ（ｉ，
ｊ）＞ＬのＹＥＳのときには、付与ポイント数ｐを上記
ＮＯ判定の場合よりも大きいｐ＝２にそれぞれ設定す
る。すなわち、領域Ｅの測定距離が所定値よりも大きい
ときに付与ポイント数ｐ（有効ポイント数Ｐ（ｉ，
ｊ））を大きくする。

【００５９】このようなステップＳ９の後、ステップＳ
１０において、それまでの有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）
に上記付与ポイント数ｐを加えて新たな有効ポイント数
Ｐ（ｉ，ｊ）＝Ｐ（ｉ，ｊ）＋ｐを設定し、上記ステッ
プＳ１２に進む。このステップＳ１２では、ステップＳ
６〜Ｓ１０の処理が８つの隣接領域Ｒ１〜Ｒ８の各々に
ついて終了したかどうかを判定し、この判定がＮＯのと
きにはステップＳ６に戻って、他の残りの隣接領域につ
いて同様の処理を行う。一方、判定がＹＥＳになると、
ステップＳ１３に進み、全ての領域Ｅ，Ｅ，…について
の有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）の設定（ステップＳ６〜
Ｓ１０の処理）が終了したか否かを判定する。この判定
がＮＯのときには、ステップＳ４に戻って他の領域Ｅに
ついて有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）の設定を繰り返す。
一方、判定がＹＥＳになると、次のライン毎の距離の演
算処理（図２８参照）に進む。

【００６０】図２８は上記ライン距離演算部２６での処
理動作を示し、上記８隣接点処理部２５（有効ポイント
数付与手段）により付与設定された有効ポイント数Ｐ
（ｉ，ｊ）に基づき上記ライン毎の距離をそれぞれ演算
する。

【００６１】まず、ステップＴ１において、ライン数ｎ
及びウィンドウ数ｍに分割された領域Ｅ毎の距離データ
ｄ（ｉ，ｊ）を読み込むとともに、上記８隣接点処理に
より付与された領域Ｅ毎の有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）
を読み込み、次のステップＴ２では、ライン代表有効ポ
イント数ＰＩ（ｉ）をＰＩ（ｉ）＝０に初期化する。こ
のライン代表有効ポイント数ＰＩ（ｉ）は、ライン毎の
距離演算の際にラインに設定されるもので、この値が大
きいほどラインの距離データの有効性が高く、信頼性、
信憑性があると判断される。

【００６２】次のステップＴ３では、上記ライン代表有
効ポイント数ＰＩ（ｉ）に対応するライン代表しきい値
Ｐ０を設定する。このステップＴ３でのライン代表しき
い値Ｐ０の設定は以下のように行う。 （第１例）この例では、図２９に示す如く、ライン代表
しきい値Ｐ０は一定値Ｃに設定する。

【００６３】また、下記の第２例〜第４例のように、ラ
イン代表しきい値Ｐ０は、距離が遠距離側になるほど小
さくなるように可変設定する。

【００６４】（第２例）すなわち、ライン代表しきい値
Ｐ０をラインの位置に応じて設定する。例えば、図３０
（ａ）に示すように、ライン位置が車体１外側から内側
に向かう（ライン番号が大きくなる）に連れてライン代
表しきい値Ｐ０が比例して小さくなるか、或いは、図３
０（ｂ）に示すように、そのライン位置が車体１外側か
ら内側に向かうに連れてライン代表しきい値Ｐ０が段階
的に小さくなるように設定する。すなわち、ライン代表
しきい値Ｐ０を、遠距離側のライン位置ほど小さくなる
ようにライン毎に設定する。

【００６５】（第３例）また、ライン代表しきい値Ｐ０
を実際の測定距離に応じてする。すなわち、図３１
（ａ）に示す如く、測定距離が大きくなるに連れてライ
ン代表しきい値Ｐ０が比例して小さくなるか、或いは、
図３１（ｂ）に示すように、その測定距離が大きくなる
に連れてライン代表しきい値Ｐ０が段階的に小さくなる
ように設定する。すなわち、ライン代表しきい値Ｐ０
は、測定された距離が大きくなるほど小さくなるように
設定する。

【００６６】（第４例）図３３に示すように、車両Ｃの
側方ないし斜め後方の物体認識範囲に、車両Ｃ側方で最
も近い近距離検出エリアＡ１と、この近距離検出エリア
Ａ１の後方に位置する中距離検出エリアＡ２と、この中
距離検出エリアＡ２の後方に位置しかつ最も遠い遠距離
検出エリアＡ３と、上記中距離ないし遠距離検出エリア
Ａ２，Ａ３の側方に位置する側方検出エリアＡ４とを区
画設定する。そして、図３２に示す如く、中距離検出エ
リアＡ２のライン代表しきい値Ｐ０を近距離検出エリア
Ａ１よりも小さくし、この中距離検出エリアＡ２よりも
遠距離検出エリアＡ３のライン代表しきい値Ｐ０を小さ
く（図示例では遠距離検出エリアＡ３のライン代表しき
い値Ｐ０＝０）設定する。尚、側方検出エリアＡ４のラ
イン代表しきい値Ｐ０は、中距離検出エリアＡ２のライ
ン代表しきい値Ｐ０よりも大きくかつ近距離検出エリア
Ａ１のライン代表しきい値Ｐ０よりも小さく設定する。
すなわち、ライン代表しきい値Ｐ０は、予め設定された
検出エリアＡ１〜Ａ４毎に設定する。

【００６７】下記の第５例〜第７例のように、ライン代
表しきい値Ｐ０は測定距離の状況に応じて可変設定す
る。 （第５例）ライン代表しきい値Ｐ０は各ライン上の領域
の中の最大有効ポイント数Ｐｍａｘに応じて設定する。
具体的には、図３４に示すように、ラインｉ上の領域中
から最大有効ポイント数Ｐｍａｘ＝ｍａｘ（Ｐ（ｉ，
１），Ｐ（ｉ，２），…，Ｐ（ｉ，ｍ））を探索する。
次いで、上記最大有効ポイント数Ｐｍａｘが所定値より
も大きいか否かを判定し、この判定がＮＯのときにはラ
イン代表しきい値Ｐ０をＰ０＝Ｐ１に、また判定がＹＥ
Ｓのときには、ライン代表しきい値Ｐ０を上記ＮＯの場
合よりも大きいＰ０＝Ｐ２（＞Ｐ１）にそれぞれ設定す
る。すなわち、ライン代表しきい値Ｐ０は、各ライン上
の領域の最大有効ポイント数Ｐｍａｘに応じて設定す
る。

【００６８】（第６例）ライン代表しきい値Ｐ０は各ラ
イン上の領域の有効ポイント数の総和Ｐｓｕｍに応じて
設定する。具体的には、図３５に示すように、ラインｉ
上の領域中の有効ポイント数の総和Ｐｓｕｍ＝（Ｐ
（ｉ，１）＋Ｐ（ｉ，２）＋…＋Ｐ（ｉ，ｍ）を探索す
る。次いで、上記総和Ｐｓｕｍが所定値よりも大きいか
否かを判定し、この判定がＮＯのときにはライン代表し
きい値Ｐ０をＰ０＝Ｐ１に、また判定がＹＥＳのときに
は、ライン代表しきい値Ｐ０を上記ＮＯの場合よりも大
きいＰ０＝Ｐ２（＞Ｐ１）にそれぞれ設定する。すなわ
ち、ライン代表しきい値Ｐ０は、各ライン上の領域の有
効ポイント数の総和Ｐｓｕｍに応じて、その総和Ｐｓｕ
ｍが大きいほど大きくなるように設定する。

【００６９】（第７例）ライン代表しきい値Ｐ０は各ラ
イン上の領域の距離データの検出頻度に応じて設定す
る。具体的には、図３６に示す如く、測距されている距
離データの個数Ｎｄａｔａを演算し、このデータ個数Ｎ
ｄａｔａが所定値よりも大きいか否かを判定して、この
判定がＮＯのときにはライン代表しきい値Ｐ０をＰ０＝
Ｐ１に、また判定がＹＥＳのときには、ライン代表しき
い値Ｐ０を上記ＮＯの場合よりも大きいＰ０＝Ｐ２（＞
Ｐ１）にそれぞれ設定する。すなわち、ライン代表しき
い値Ｐ０を各ライン上の領域での距離データの検出頻度
に基づいて設定する。

【００７０】図３７は上記距離データの個数Ｎｄａｔａ
の演算例を示し、データ個数ＮｄａｔａをＮｄａｔａ＝
０として初期化した後、各ライン上のある領域での距離
ｄ（ｉ，ｊ）がｄ（ｉ，ｊ）＝０かどうかを判定する。
この判定がＹＥＳのときには距離データが検出されてい
ない状態としてそのまま、また判定がＮＯのときには距
離データが検出されている状態としてデータ個数Ｎｄａ
ｔａをＮｄａｔａ＝Ｎｄａｔａ＋１に更新した後、それ
ぞれ次のステップに進み、各ライン上の全ての領域での
距離ｄ（ｉ，ｊ）について終了したかどうかを判定す
る。この判定がＹＥＳになるまで、上記距離ｄ（ｉ，
ｊ）＝０の判定及びフィルタ処理を繰り返し、判定がＹ
ＥＳになるとフィルタ処理に入る。このフィルタ処理
は、距離データの瞬間的な検出状況の変動によるライン
代表しきい値Ｐ０の頻繁な切換えを抑えるために行うも
ので、まず、データ個数Ｎｄａｔａを平滑化して平滑化
データ個数Ｎｄａｔａｒｅｃを求め、次いで、元のデー
タ個数Ｎｄａｔａを平滑化データ個数Ｎｄａｔａｒｅｃ
に置換する。

【００７１】図２８のフローにおいて、ステップＴ３の
後はステップＴ４に進み、上記領域毎の有効ポイント数
Ｐ（ｉ，ｊ）がライン代表しきい値Ｐ０よりも大きいか
どうかを判定する。この判定がＰ（ｉ，ｊ）≦Ｐ０のＮ
Ｏのときには、そのままステップＴ６に進むが、判定が
Ｐ（ｉ，ｊ）＞Ｐ０のＹＥＳのときには、ステップＴ５
において、ライン毎の代表距離ｌ（ｉ）を平均化のため
に更新するとともに、上記ライン代表有効ポイント数Ｐ
Ｉ（ｉ）に領域毎の有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）を加え
てライン代表有効ポイント数ＰＩ（ｉ）の更新を行った
後にステップＴ６に進む。すなわち、ライン距離演算部
２６では、８隣接点処理部２５によって付与設定された
有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）がライン代表しきい値Ｐ０
よりも大きい領域についてライン毎の距離演算を行うよ
うにしている。

【００７２】上記ライン毎の代表距離ｌ（ｉ）の更新は
次の式で行う。 ｌ（ｉ）＝［ｌ（ｉ）×ＰＩ（ｉ）＋ｄ（ｉ，ｊ）×
｛Ｐ（ｉ，ｊ）−ＰＯ＋１｝］÷｛ＰＩ（ｉ）＋Ｐ
（ｉ，ｊ）−ＰＯ＋１｝

【００７３】上記ステップＴ６では当該ラインの全ての
ウィンドウ番号（領域Ｅ）について終了したか否かを判
定し、この判定がＹＥＳになるまでラインの各領域Ｅに
ついてステップＴ３〜Ｔ５を繰り返す。ステップＴ６の
判定がＹＥＳになると、ステップＴ７に進み、全てのラ
イン番号について終了したかどうかを判定し、この判定
がＹＥＳになるまでステップＴ２〜Ｔ６を繰り返す。ス
テップＴ７の判定がＹＥＳになると、次の物体認識処理
（図３９参照）に進む。

【００７４】図３８は上記ライン距離演算部２６での処
理動作の他の実施形態を示し、各ライン上の領域Ｅ，Ｅ
の最大有効ポイント数となる距離データを基準として、
該距離データから所定距離以上外れた距離データを距離
演算に用いないようにしている。尚、図２８と同じ部分
についてはその詳細な説明は省略する。

【００７５】すなわち、ステップＵ１，Ｕ２は上記ステ
ップＴ１，Ｔ２（図２８参照）と同じである。ステップ
Ｕ３〜Ｕ６では、ラインｉにおける最大有効ポイント数
ＰＰと、その最大有効ポイント数ＰＰが得られる領域Ｅ
の距離Ｄｍａｘとを求める。具体的には、ステップＵ３
において、ラインｉにおける最大有効ポイント数ＰＰを
ＰＰ＝０に初期化した後、ステップＵ４で、領域Ｅ毎の
有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）が上記ライン代表有効ポイ
ント数ＰＰよりも大きいかどうかを判定する。この判定
がＰ（ｉ，ｊ）≦ＰＰのＮＯのときには、そのままステ
ップＵ６に進むが、判定がＰ（ｉ，ｊ）＞ＰＰのＹＥＳ
のときには、ステップＵ５において、その領域Ｅ毎の有
効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）を上記ライン代表有効ポイン
ト数ＰＰとし、かつ該領域Ｅでの距離ｄ（ｉ，ｊ）を距
離Ｄｍａｘとした後、ステップＵ６に進む。そして、ス
テップＵ６では、全てのウィンドウ番号について終了し
た、つまりライン中の全ての領域について最大有効ポイ
ント数ＰＰ及びそれに対応する領域の距離Ｄｍａｘが得
られたかどうかを判定し、この判定がＹＥＳになるまで
ステップＵ４〜Ｕ６を繰り返す。

【００７６】ステップＵ６の判定がＹＥＳになると、ス
テップＵ７に進み、距離判定のための下限値Ｄｌｏｗｅ
ｒ（＝Ｄｍａｘ−ｄ０）及び上限値Ｄｕｐｐｅｒ（＝Ｄ
ｍａｘ＋ｄ０）を設定する。その後、ステップＵ８にお
いて、上記領域毎の距離ｄ（ｉ，ｊ）が上記下限値Ｄｌ
ｏｗｅｒよりも大きくかつ上限値Ｄｕｐｐｅｒよりも小
さい、すなわちＤｌｏｗｅｒ＜ｄ（ｉ，ｊ）＜Ｄｕｐｐ
ｅｒかどうかを判定し、この判定がＮＯのときにはその
ままステップＵ１０に、また判定がＹＥＳのときにはス
テップＵ９を経てステップＵ１０にそれぞれ進む。上記
ステップＵ９は図２８におけるステップＴ５と、またス
テップＵ１０は同ステップＴ６とそれぞれ同じである。
そして、このステップＵ１０の後、図２８におけるステ
ップＴ７と同じ処理を行うステップＵ１１に進む。

【００７７】尚、以上に説明した各領域Ｅ毎の距離デー
タｄ（ｉ，ｊ）から８隣接点処理を行って有効ポイント
数Ｐ（ｉ，ｊ）を付与し、その後にライン毎の代表距離
ｌ（ｉ）を演算する過程の具体例を図１４に示してお
り、図１４（ａ）は各領域毎の距離データｄ（ｉ，ｊ）
を、また図１４（ｂ）は領域毎の有効ポイント数Ｐ
（ｉ，ｊ）を、さらに図１４（ｃ）はライン毎の代表距
離ｌ（ｉ）をそれぞれ表している。

【００７８】図３９はコントローラ１５における物体認
識部２０での処理動作を示し、この物体認識部２０で
は、上記ライン距離演算部２６により演算されたライン
毎の代表距離ｌ（ｉ）に基づいて物体Ｏを認識する。す
なわち、ステップＷ１において物体番号ｋを設定し、ス
テップＷ２では、物体検出距離Ｌ（ｋ）、物体有効ポイ
ント数ＰＫ（ｋ）及び物体内のデータ数Ｎ（ｋ）をいず
れも０にして、一次保管用データセットのリセットを行
う。

【００７９】次のステップＷ３では、有効な未登録のラ
インデータが登録されているかどうかを判定し、この判
定がＮＯのときにはステップＷ８に進む。ステップＷ３
の判定がＹＥＳになると、ステップＷ４において、ライ
ンデータの前後位置ＸＤ（ｉ）及び横位置ＹＤ（ｉ）を
設定する。この後、ステップＷ５において、既に上記物
体検出距離Ｌ（ｋ）が定義されているかどうかを判定
し、この判定がＮＯのときには、ステップＷ６に進み、
上記物体検出距離Ｌ（ｋ）をＬ（ｋ）＝ＸＤ（ｉ）に、
また物体有効ポイント数ＰＫ（ｋ）をＰＫ（ｋ）＝ＰＩ
（ｉ）に、さらに物体内のデータ数Ｎ（ｋ）をＮ（ｋ）
＝１にそれぞれ設定して、一次保管用データセットのセ
ットを行った後、ステップＷ８に進む。

【００８０】これに対し、ステップＷ５の判定がＹＥＳ
のときには、ステップＷ７に進み、物体検出距離Ｌ
（ｋ）をＬ（ｋ）＝｛ＰＫ（ｋ）×Ｌ（ｉ）＋Ｐ（ｉ）
×ＸＤ（ｉ）｝／｛ＰＫ（ｋ）＋Ｐ（ｉ）｝に、また物
体有効ポイント数ＰＫ（ｋ）をＰＫ（ｋ）＝ＰＫ（ｋ）
＋ＰＩ（ｉ）に、さらに物体内のデータ数Ｎ（ｋ）をＮ
（ｋ）＝Ｎ（ｋ）＋１にそれぞれ設定して、一次保管用
データセットの更新を行った後、ステップＷ８に進む。

【００８１】上記ステップＷ８では、全てのライン番号
について終了したかどうかを判定し、この判定がＹＥＳ
になるまでステップＷ３〜Ｗ７を繰り返す。ステップＷ
８の判定がＹＥＳになると、ステップＷ９〜Ｗ１１にお
いて物体Ｏの登録の可否の判定を行う。まず、ステップ
Ｗ９において、上記物体内のデータ数Ｎ（ｋ）が所定値
以上かどうかを判定する。尚、この所定値は、遠距離側
ほど小さくするように可変設定することもできる。この
ステップＷ９の判定がＮＯのときには、距離データはノ
イズ等に起因するものであると見做し、ステップＷ１０
において物体Ｏの登録は行わず、物体番号ｋの物体デー
タを初期化した後、終了する。一方、ステップＷ９の判
定がＹＥＳであるときには、ステップＷ１１において物
体Ｏの登録を行った後に終了する。すなわち、物体認識
部２０は、ライン距離演算部２６により演算されたライ
ン毎の距離のデータ数Ｎ（ｋ）が所定値以上であるとき
のみに、該ライン毎の距離に対応する物体を新規物体と
して登録する。

【００８２】この物体認識部２０での処理動作の後は、
上記表示装置３１での物体表示のための表示処理や警報
装置３２での警報のための警報処理を行う。

【００８３】したがって、この実施形態では、左右後側
方検知センサ１０，１０により画像が輝度情報として捕
らえられると、まず、コントローラ１５の各測距回路１
６において、各検知センサ１０の画像がライン列及びウ
ィンドウ方向にそれぞれ分割されて各領域Ｅについて距
離ｄ（ｉ，ｊ）が測定される。次いで、８隣接点処理部
２５で、上記測定された領域Ｅ毎の距離ｄ（ｉ，ｊ）及
び隣接領域Ｒ１〜Ｒ８の距離の差ｄｘに基づいて各領域
Ｅ毎の距離データの有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）が付与
され、ライン距離演算部２６において上記有効ポイント
数Ｐ（ｉ，ｊ）に基づきライン毎の距離ｌ（ｉ）が演算
され、物体認識部２０においてライン距離演算部２６に
より演算されたライン毎の距離ｌ（ｉ）から物体Ｏが認
識される。このように、各領域Ｅについての距離データ
の有効性が隣接領域Ｒ１〜Ｒ８との関係から有効ポイン
ト数Ｐ（ｉ，ｊ）として判定され、この有効ポイント数
Ｐ（ｉ，ｊ）に基づいてライン毎の距離ｌ（ｉ）を求め
て、その距離ｌ（ｉ）から物体Ｏを認識するので、測距
データのばらつきやノイズ等があっても、その影響を可
及的に低減することができ、高精度の距離演算が可能と
なって正確な物体認識を行うことができる。

【００８４】また、上記８隣接点処理部２５では、領域
Ｅと隣接領域Ｒ１〜Ｒ８との距離差ｄｘがしきい値ｄ０
よりも小さいときに有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）（付与
ポイント数ｐ）を付与するようにしているので、領域Ｅ
の隣接領域Ｒ１〜Ｒ８との距離差ｄｘがしきい値ｄ０よ
りも小さいときのみを有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）の付
与によって有効と判断でき、距離演算の精度を高めるこ
とができる。

【００８５】そのとき、上記しきい値ｄ０は、領域Ｅの
測定距離データに応じて可変とされ、図１７〜図１９に
示すように、領域のライン位置に応じて設定された基準
距離値ｄｉが大きいほど大きくなるように設定すれば、
遠距離側領域の距離データについてのしきい値ｄ０を大
きくすることで、その距離データの有効ポイント数Ｐ
（ｉ，ｊ）を増やし、遠距離側の物体Ｏについての距離
データがばらついても正確なデータを得ることができ
る。

【００８６】また、図２０及び図２１に示す如く、しき
い値は、各領域Ｅの隣接領域Ｒ１〜Ｒ８との距離差ｄｘ
の平均値Ｄに基づき、該平均値Ｄが大きいほど大きくな
るように設定すれば、実際に測定された距離データに応
じてしきい値ｄ０が設定されるので、遠距離側が変化し
てもそれにしきい値ｄ０を安定して対応させることがで
きる。

【００８７】上記８隣接点処理部２５においては、付与
する有効ポイント数を領域Ｅの距離ｄ（ｉ，ｊ）に応じ
て変え、図２２に示すように、ウィンドウ方向にある隣
接領域Ｒ２，Ｒ７の有効ポイント数をライン列方向より
も大きくするようにされている。すなわち、ＣＣＤチッ
プ１１でのＣＣＤラインが等間隔である場合、遠距離領
域に含まれるライン数が近距離領域に比べ少なくなり、
遠距離側の物体Ｏが近距離側の物体Ｏに比べ認識され難
くなるが、この実施形態のように、隣接領域がウィンド
ウ方向にあるときの有効ポイント数をライン列方向より
も大きくすれば、上記少ないライン数であっても有効ポ
イント数を増加でき、遠距離側物体Ｏを認識する確率を
高めることができる。

【００８８】また、図２３に示すように、遠距離側ライ
ン位置での有効ポイント数を近距離側ライン位置よりも
大きくするようにしても、同様の効果が得られる。

【００８９】さらに、図２４に示すように、隣接領域Ｒ
１〜Ｒ８との距離差ｄｘが所定値Ｄ１又はＤ２よりも小
さいときに有効ポイント数を大きくするようにすると、
物体Ｏを認識し易くすることができる。

【００９０】また、図２５に示す如く、測定された距離
ｄ（ｉ，ｊ）が所定値Ｌよりも大きいときに有効ポイン
ト数を大きくするようにしても、上記と同様の作用効果
を奏することができる。

【００９１】図２６及び図２７に示すように、距離が近
距離側及び中距離側にあるときのみ有効ポイント数を付
与する処理を行い、遠距離側にあるときには有効ポイン
ト数の付与処理を行わないようにすると、遠距離側で
は、距離データの有効性を判断する有効ポイント数の付
与処理が行われず、その距離データが有効ポイント数の
付与処理によってノイズ等として落とされることなく、
そのまま採用される。この場合でも同様の効果が得られ
る。

【００９２】上記ライン距離演算部２６では、有効ポイ
ント数Ｐ（ｉ，ｊ）がライン代表しきい値Ｐ０よりも大
きい領域についてライン毎の距離演算を行うので、ライ
ン毎の距離ｌ（ｉ）を正確に演算することができる。

【００９３】そのとき、図３０〜図３３に示すように、
上記ライン代表しきい値Ｐ０は、距離が遠距離側になる
ほど小さく設定する（図３０に示す如く、遠距離側のラ
イン位置ほど小さくなるようにライン毎に設定するか、
又は図３１に示す如く、測定された距離ｄ（ｉ，ｊ）が
大きくなるほど小さくなるように設定する）と、遠距離
側領域のライン代表しきい値が近距離側領域よりも小さ
いので、遠距離側の距離データの取りこぼしが防止で
き、その遠距離側の距離演算を精度よく行って遠距離側
の物体Ｏを正確に認識することができる。

【００９４】また、図３２及び図３３に示すように、ラ
イン代表しきい値を、予め設定された検出エリアＡ１〜
Ａ４毎に設定すると、所望の検出エリアＡ１〜Ａ４の距
離演算を精度よく行うことができる。

【００９５】一方、図３３〜図３６に示す如く、上記ラ
イン代表しきい値は、各ライン毎の距離データの検出状
況に応じて設定することで、ライン代表しきい値が検出
状況に応じて変化して設定され、距離演算の精度をさら
に高めることができる。

【００９６】すなわち、図３４に示すように、ライン代
表しきい値Ｐ０は、各ライン上の領域の最大有効ポイン
ト数Ｐｍａｘに応じて、その最大有効ポイント数Ｐｍａ
ｘが大きいほど大きくなるように設定すると、ライン代
表しきい値Ｐ０は、各ライン上の領域の最大有効ポイン
ト数Ｐｍａｘに応じて変化する。また、図３５に示す如
く、ライン代表しきい値Ｐ０は、各ライン上の領域の有
効ポイント数の総和Ｐｓｕｍに応じて、その総和Ｐｓｕ
ｍが大きいほど大きくなるように設定すれば、ライン代
表しきい値Ｐ０が、各ライン上の領域の有効ポイント数
の総和Ｐｓｕｍに応じて変化する。従って、いずれの場
合でも、距離演算の精度を高めることができる。

【００９７】また、図３６に示す如く、ライン代表しき
い値は、各ライン上の領域での距離データの検出頻度に
基づいて設定すると、距離データの検出頻度が高いとき
には、ライン代表しきい値を大きく設定して、距離演算
の精度を高めることができる。

【００９８】図３８に示すように、上記ライン距離演算
部２６において、各ライン上の領域の最大有効ポイント
数となる距離Ｄｍａｘを基準として、該距離Ｄｍａｘか
ら所定距離ｄ０以上外れた距離データを距離演算に用い
ないように構成すれば、各ライン上の領域の最大有効ポ
イント数となる距離Ｄｍａｘから所定距離ｄ０の範囲内
にある距離データのみで距離演算が行われ、高精度の距
離演算を行うことができる。

【００９９】図３９に示すように、上記物体認識部２０
は、ライン距離演算部２６により演算されたライン毎の
距離のデータ数が所定値以上にあるときのみに、該ライ
ン毎の距離に対応する物体Ｏを新規物体Ｏとして登録す
るようにすると、新規物体Ｏの登録に際し制限を設ける
ことができ、物体Ｏ以外のノイズ等が誤って物体Ｏとし
て登録されるのを抑制することができる。

【０１００】そのとき、上記ライン毎の距離データ数と
比較する所定値は、遠距離側ほど小さくなるように設定
すれば、遠距離側の物体Ｏほど登録し易くすることがで
きる。

【０１０１】また、上記測距回路１６の測距特性は、遠
距離側ラインを基準として、他のラインを補完するよう
に構成されているので、検知センサ１０前方のリヤウィ
ンドガラス６等の測距精度への影響を避ける目的で、ラ
イン毎の測距特性を所定ラインを基準にして他のライン
を補完するとき、遠距離側の距離データの有効性を高め
つつ、全てのラインの検出精度を良好に補正することが
できる。

【０１０２】また、上記物体認識部２０は、物体Ｏの認
識結果に基づいて警報等の信号を出力するように構成さ
れているので、認識物体Ｏを容易に知ることができる。

【０１０３】尚、上記実施形態では、車両Ｃの側方ない
し斜め後方の物体Ｏを認識するようにしているが、本発
明は、これら範囲以外の物体を認識する場合にも適用で
き、さらには車両Ｃ以外に建物内や屋外等において物体
を認識する場合にも適用することができる。

【０１０４】

【発明の効果】以上説明のように、請求項１の発明によ
ると、多段ライン型ＣＣＤの画像をライン毎にかつウィ
ンドウ方向に複数に分割して各領域について距離を測定
し、この各領域及び隣接領域の各測定距離の差に基づい
て各領域毎の距離データの有効ポイント数を求め、この
有効ポイント数からライン毎の距離を演算して物体を認
識するようにしたことにより、測距データのばらつきや
ノイズ等があっても、その影響を可及的に低減して、高
精度の距離演算により正確な物体認識を行うことができ
る。

【０１０５】請求項２の発明によると、距離データの有
効ポイント数を付与するとき、領域の距離と隣接領域と
の距離との差がしきい値よりも小さいときに有効ポイン
ト数を付与するようにしたことにより、距離演算の精度
を高めることができる。

【０１０６】請求項３の発明では、上記しきい値は、領
域の測定距離に応じて可変とするようにした。また、請
求項４の発明では、しきい値は、領域のライン位置に応
じて設定された基準距離値が大きいほど大きく設定する
ようにした。これら発明によると、遠距離側領域の距離
データの有効ポイント数を増やすことができ、距離デー
タのばらつきのある遠距離側物体についての正確なデー
タを得ることができる。

【０１０７】請求項５の発明によると、しきい値は、各
領域と隣接領域との距離差の平均値が大きいほど大きく
設定するようにしたことにより、実際に測定された距離
データに応じてしきい値を設定でき、遠距離側が変化し
てもそれにしきい値を安定して対応させることができ
る。

【０１０８】請求項６の発明では、上記付与する有効ポ
イント数を領域の距離に応じて変えるようにした。ま
た、請求項７の発明では、隣接領域がウィンドウ方向に
あるときの有効ポイント数をライン列方向よりも大きく
するようにした。さらに、請求項８の発明では、遠距離
側ライン位置での有効ポイント数を近距離側ライン位置
よりも大きくするようにした。これらの発明によると、
遠距離側領域を含むライン数が近距離側領域に比べ少な
くても、その遠距離側領域の有効ポイント数を増加させ
て、遠距離側の物体を認識確率を高めることができる。

【０１０９】請求項９の発明によると、隣接領域との距
離差が所定値よりも小さいときに、付与する有効ポイン
ト数を大きくするようにしたことにより、物体を認識し
易くすることができる。

【０１１０】請求項１０の発明によると、測定距離が所
定値よりも大きいときに有効ポイント数を大きくするよ
うにしたことにより、請求項７の発明と同様の作用効果
を奏することができる。

【０１１１】請求項１１の発明によると、近距離側及び
中距離側にあるときのみ有効ポイント数を付与する処理
を行い、遠距離側にあるときには有効ポイント数の付与
処理を行わないようにしたことにより、遠距離側での距
離データが有効ポイント数の付与処理によってノイズ等
として落とされることなくそのまま採用でき、請求項７
の発明と同様の効果が得られる。

【０１１２】請求項１２の発明によると、ライン毎の距
離を演算するとき、上記付与される有効ポイント数がラ
イン代表しきい値よりも大きい領域についてライン毎の
距離演算を行うようにしたことにより、ライン毎の距離
を正確に演算することができる。

【０１１３】請求項１３の発明では、上記ライン代表し
きい値は、距離が遠距離側になるほど小さく設定するよ
うにした。また、請求項１４の発明では、ライン代表し
きい値は、遠距離側のライン位置ほど小さくなるように
ライン毎に設定した。さらに、請求項１５の発明では、
ライン代表しきい値は、測定された距離が大きくなるほ
ど小さくなるように設定した。これらの発明によれば、
遠距離側ラインの距離演算を優先して行うことができ、
遠距離側の距離演算を精度よく行って遠距離側の物体を
正確に認識することができる。

【０１１４】請求項１６の発明によると、ライン代表し
きい値は、予め設定された検出エリア毎に設定するよう
にしたことにより、所望の検出エリアの距離演算を精度
よく行うことができる。

【０１１５】請求項１７の発明によると、ライン代表し
きい値は、各ライン毎の距離データの検出状況に応じて
設定するようにしたことにより、ライン代表しきい値を
検出状況に応じて変化して設定して、距離演算の精度を
さらに高めることができる。

【０１１６】請求項１８の発明では、ライン代表しきい
値は、各ライン上の領域の最大有効ポイント数に応じて
設定するようにした。また、請求項１９の発明では、ラ
イン代表しきい値は、最大有効ポイント数が大きいほど
大きくなるように設定するようにした。これら発明によ
ると、ライン代表しきい値は、各ライン上の領域の最大
有効ポイント数が大きいほど大きくなるので、距離演算
の精度を高めることができる。

【０１１７】請求項２０の発明では、ライン代表しきい
値は、各ライン上の領域の有効ポイント数の総和に応じ
て設定するようにした。また、請求項２１の発明では、
ライン代表しきい値は、有効ポイント数の総和が大きい
ほど大きく設定するようにした。これら発明によれば、
ライン代表しきい値が、各ライン上の領域の有効ポイン
ト数の総和が大きいほど大きくなるので、距離演算の精
度を高めることができる。

【０１１８】請求項２２の発明によると、ライン代表し
きい値は、各ライン上の領域での距離データの検出頻度
に基づいて設定するようにしたことにより、距離データ
の検出頻度が高いときにライン代表しきい値を大きく設
定でき、距離演算の精度を高めることができる。

【０１１９】請求項２３の発明によると、ライン毎の距
離を演算するとき、各ライン上の領域の最大有効ポイン
ト数となる距離データを基準として、該距離データから
所定距離以上外れた距離データを距離演算に用いないよ
うにしたことにより、各ライン上の領域の最大有効ポイ
ント数となる距離データから所定距離の範囲内にある距
離データのみで距離演算でき、高精度の距離演算を行う
ことができる。

【０１２０】請求項２４の発明によると、ライン毎の距
離に基づいて物体を認識するとき、演算されたライン毎
の距離のデータ数が所定値以上であるときのみに、該ラ
イン毎の距離に対応する物体を新規物体として登録する
ようにしたことにより、物体以外のノイズ等が誤って物
体として登録されるのを抑制することができる。

【０１２１】また、請求項２５の発明によると、上記ラ
イン毎の距離データ数と比較する所定値を、遠距離側ほ
ど小さくなるように設定するようにしたことにより、遠
距離の物体ほど登録し易くすることができる。

【０１２２】請求項２６の発明によると、各領域につい
ての距離測定の特性は、遠距離側ラインを基準として、
他のラインを補完するようにしたことにより、例えば多
段ライン型ＣＣＤの前方に物体の像の歪みをもたらすガ
ラス等が配置されていて、そのガラス等の測距精度への
影響を避ける目的でラインの検出特性を補正するとき、
遠距離側の距離データの有効性を高めつつ、全てのライ
ンの検出精度を良好に補正することができる。

【０１２３】請求項２７の発明によると、物体の認識結
果に基づいて警報等の信号を出力するようにしたことに
より、認識物体を容易に知ることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の構成図である。

【図２】本発明の実施形態に係る物体認識装置の各構成
部品の車両での位置を示す斜視図である。

【図３】物体認識装置の概略構成を示すブロック図であ
る。

【図４】物体認識装置の詳細構成を示すブロック図であ
る。

【図５】検知センサにより物体を測距する概念を示す側
面図である。

【図６】ＣＣＤチップにより捕らえた画像を示す図であ
る。

【図７】ＣＣＤチップにより捕らえた画像の中のライン
をウィンドウ方向に分割して領域を区分する概念を示す
図である。

【図８】上下のＣＣＤチップにより得られた画像が同じ
ラインでずれて視差が生じる状態を示す説明図である。

【図９】上下のＣＣＤチップにより物体までの距離を測
定する原理を示す図である。

【図１０】ＣＣＤチップにより得られた画像におけるＣ
ＣＤラインの測距方向を示す平面図である。

【図１１】上下方向のレンジカット領域を示す側面図で
ある。

【図１２】水平方向のレンジカット領域を示す平面図で
ある。

【図１３】領域に隣接する８隣接領域の配置を示す図で
ある。

【図１４】８隣接点処理からライン毎の距離演算までの
具体例を示す図である。

【図１５】８隣接点処理動作を示すフローチャート図で
ある。

【図１６】距離しきい値の設定のための第１例を示すフ
ローチャート図である。

【図１７】距離しきい値の設定のための第２例を示す図
１６相当図である。

【図１８】基準距離値の設定例を示す図である。

【図１９】距離しきい値の設定のための第３例を示す図
１６相当図である。

【図２０】距離しきい値の設定のための第４例を示す図
１６相当図である。

【図２１】距離差の平均値に応じて距離しきい値を設定
する例を示す図である。

【図２２】各領域毎の有効ポイント数付与のための第１
例を示すフローチャート図である。

【図２３】各領域毎の有効ポイント数付与のための第２
例を示す図２２相当図である。

【図２４】各領域毎の有効ポイント数付与のための第３
例を示す図２２相当図である。

【図２５】各領域毎の有効ポイント数付与のための第４
例を示す図２２相当図である。

【図２６】各領域毎の有効ポイント数付与の実行判断の
ための第１例を示すフローチャート図である。

【図２７】各領域毎の有効ポイント数付与の実行判断の
ための第２例を示す図２６相当図である。

【図２８】ライン毎の距離演算処理動作を示すフローチ
ャート図である。

【図２９】ライン代表しきい値の設定のための第１例を
示すフローチャート図である。

【図３０】ライン代表しきい値の設定のための第２例を
示す特性図である。

【図３１】ライン代表しきい値の設定のための第３例を
示す特性図である。

【図３２】ライン代表しきい値の設定のための第４例を
示す特性図である。

【図３３】ライン代表しきい値の設定のための第４例に
おける検出エリアを示す平面図である。

【図３４】ライン代表しきい値の設定のための第５例を
示すフローチャート図である。

【図３５】ライン代表しきい値の設定のための第６例を
示す図３４相当図である。

【図３６】ライン代表しきい値の設定のための第７例を
示す図３４相当図である。

【図３７】ライン代表しきい値の設定のための第７例に
おけるデータ個数の演算例を示すフローチャート図であ
る。

【図３８】ライン毎の距離演算処理動作の他の実施形態
を示す図２８相当図である。

【図３９】物体の認識処理動作を示すフローチャート図
である。

【図４０】視差に応じた距離補正のための特性を示す特
性図である。

【図４１】検出率に応じて昼夜判定するための説明図で
ある。

【符号の説明】

Ｃ 車両 ６ リヤウィンドガラス １０ 後側方検知センサ １１ ＣＣＤチップ（多段ライン型ＣＣＤ） １５ コントローラ １６ 測距回路（測距手段） ２０ 物体認識部（物体認識手段） ２１ 物体識別部 ２５ ８隣接点処理部（有効ポイント数付与手段） ２６ ライン距離演算部（ライン距離演算手段） ３１ 表示装置 ３２ 警報装置 Ｅ，Ｅ（ｉ，ｊ） 領域 Ｒ１〜Ｒ８ 隣接領域 ｄ（ｉ，ｊ） 測定距離 ｄｘ 隣接領域との距離差 ｄ０ しきい値 Ｐ（ｉ，ｊ） 有効ポイント数 Ｐ０ ライン代表しきい値 ｌ（ｉ，ｊ） ライン代表距離 Ａ１〜Ａ４ 検出エリア Ｏ 物体 Ｏ′ 物体像

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 吉岡 透 広島県安芸郡府中町新地３番１号 マツダ 株式会社内 (72)発明者 上村 裕樹 広島県安芸郡府中町新地３番１号 マツダ 株式会社内

Claims (27)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 ウィンドウ方向に沿って配置された多数
   のＣＣＤからなるＣＣＤラインをウィンドウ方向と直交
   するライン列方向に多段に並設してなり画像を輝度情報
   として捕らえる多段ライン型ＣＣＤを備え、該多段ライ
   ン型ＣＣＤからの輝度信号に基づいて得られた２次元の
   距離データから特定の物体を認識するようにした物体認
   識装置であって、 上記多段ライン型ＣＣＤにより得られた画像を上記ＣＣ
   Ｄライン毎にかつウィンドウ方向に複数に分割して各領
   域について距離を測定する測距手段と、 上記測距手段により測定された各領域毎の距離につき、
   該領域に隣接する領域の距離との差に基づいて距離デー
   タの有効ポイント数を付与する有効ポイント数付与手段
   と、 上記有効ポイント数付与手段により付与された有効ポイ
   ント数に基づき上記ライン毎の距離をそれぞれ演算する
   ライン距離演算手段と、 上記ライン距離演算手段により演算されたライン毎の距
   離に基づいて物体を認識する物体認識手段とを備えたこ
   とを特徴とする物体認識装置。
2. 【請求項２】 請求項１の物体認識装置において、 有効ポイント数付与手段は、各領域の測定距離と隣接領
   域の測定距離との差がしきい値よりも小さいときに有効
   ポイント数を付与するように構成されていることを特徴
   とする物体認識装置。
3. 【請求項３】 請求項２の物体認識装置において、 しきい値は、領域の測定距離に応じて可変とされている
   ことを特徴とする物体認識装置。
4. 【請求項４】 請求項３の物体認識装置において、 しきい値は、領域のライン位置に応じて設定された基準
   距離値が大きいほど大きくなるように設定されているこ
   とを特徴とする物体認識装置。
5. 【請求項５】 請求項３の物体認識装置において、 しきい値は、各領域の測定距離と隣接領域の測定距離と
   の距離差の平均値に基づき、該平均値が大きいほど大き
   くなるように設定されていることを特徴とする物体認識
   装置。
6. 【請求項６】 請求項１の物体認識装置において、 有効ポイント数付与手段は、付与する有効ポイント数を
   領域の測定距離に応じて変えるように構成されているこ
   とを特徴とする物体認識装置。
7. 【請求項７】 請求項６の物体認識装置において、 有効ポイント数付与手段は、隣接領域がウィンドウ方向
   にあるときの有効ポイント数をライン列方向よりも大き
   くするように構成されていることを特徴とする物体認識
   装置。
8. 【請求項８】 請求項６の物体認識装置において、 有効ポイント数付与手段は、遠距離側ライン位置での有
   効ポイント数を近距離側ライン位置よりも大きくするよ
   うに構成されていることを特徴とする物体認識装置。
9. 【請求項９】 請求項６の物体認識装置において、 有効ポイント数付与手段は、隣接領域との距離差が所定
   値よりも小さいときに有効ポイント数を大きくするよう
   に構成されていることを特徴とする物体認識装置。
10. 【請求項１０】 請求項６の物体認識装置において、 有効ポイント数付与手段は、領域の測定距離が所定値よ
    りも大きいときに有効ポイント数を大きくするように構
    成されていることを特徴とする物体認識装置。
11. 【請求項１１】 請求項１の物体認識装置において、 有効ポイント数付与手段は、距離が近距離側及び中距離
    側にあるときのみ有効ポイント数を付与する処理を行
    い、遠距離側にあるときには有効ポイント数の付与処理
    を行わないように構成されていることを特徴とする物体
    認識装置。
12. 【請求項１２】 請求項１の物体認識装置において、 ライン距離演算手段は、有効ポイント数付与手段によっ
    て付与された有効ポイント数がライン代表しきい値より
    も大きい領域についてライン毎の距離演算を行うように
    構成されていることを特徴とする物体認識装置。
13. 【請求項１３】 請求項１２の物体認識装置において、 ライン代表しきい値は、距離が遠距離側になるほど小さ
    く設定されていることを特徴とする物体認識装置。
14. 【請求項１４】 請求項１３の物体認識装置において、 ライン代表しきい値は、遠距離側のライン位置ほど小さ
    くなるようにライン毎に設定されていることを特徴とす
    る物体認識装置。
15. 【請求項１５】 請求項１３の物体認識装置において、 ライン代表しきい値は、測定された距離が大きくなるほ
    ど小さくなるように設定されていることを特徴とする物
    体認識装置。
16. 【請求項１６】 請求項１２の物体認識装置において、 ライン代表しきい値は、予め設定された検出エリア毎に
    設定されていることを特徴とする物体認識装置。
17. 【請求項１７】 請求項１２の物体認識装置において、 ライン代表しきい値は、各ライン毎の距離データの検出
    状況に応じて設定されていることを特徴とする物体認識
    装置。
18. 【請求項１８】 請求項１７の物体認識装置において、 ライン代表しきい値は、各ライン上の領域の最大有効ポ
    イント数に応じて設定されていることを特徴とする物体
    認識装置。
19. 【請求項１９】 請求項１８の物体認識装置において、 ライン代表しきい値は、最大有効ポイント数が大きいほ
    ど大きくなるように設定されていることを特徴とする物
    体認識装置。
20. 【請求項２０】 請求項１７の物体認識装置において、 ライン代表しきい値は、各ライン上の領域の有効ポイン
    ト数の総和に応じて設定されていることを特徴とする物
    体認識装置。
21. 【請求項２１】 請求項２０の物体認識装置において、 ライン代表しきい値は、有効ポイント数の総和が大きい
    ほど大きくなるように設定されていることを特徴とする
    物体認識装置。
22. 【請求項２２】 請求項１７の物体認識装置において、 ライン代表しきい値は、各ライン上の領域での距離デー
    タの検出頻度に基づいて設定されていることを特徴とす
    る物体認識装置。
23. 【請求項２３】 請求項１の物体認識装置において、 ライン距離演算手段は、各ライン上の領域の最大有効ポ
    イント数となる距離データを基準として、該距離データ
    から所定距離以上外れた距離データを距離演算に用いな
    いように構成されていることを特徴とする物体認識装
    置。
24. 【請求項２４】 請求項１の物体認識装置において、 物体認識手段は、ライン距離演算手段により演算された
    ライン毎の距離のデータ数が所定値以上であるときのみ
    に、該ライン毎の距離に対応する物体を新規物体として
    登録するように構成されていることを特徴とする物体認
    識装置。
25. 【請求項２５】 請求項２４の物体認識装置において、 所定値は、遠距離側ほど小さくなるように設定されてい
    ることを特徴とする物体認識装置。
26. 【請求項２６】 請求項１の物体認識装置において、 測距手段の測距特性は、遠距離側ラインを基準として、
    他のラインを補完するように構成されていることを特徴
    とする物体認識装置。
27. 【請求項２７】 請求項１の物体認識装置において、 物体認識手段は、物体の認識結果に基づいて警報等の信
    号を出力するように構成されていることを特徴とする物
    体認識装置。