JPWO2015174178A1 - 移動支援装置 - Google Patents

Abstract

移動支援装置（１０）が備える支援制御手段（１２）は、第１検出信号による検出確度が高いか否かを判定する確度判定部（２２）と、第１検出信号及び第２検出信号にてそれぞれ特定される他物体（６４、６６、９２）が同一物であるか否かを識別する同一物識別部（２３）を有する。支援制御手段（１２）は、検出確度が高くないと判定された場合は、更に、同一物であると識別された場合にのみ支援手段（５０）の動作を制御する。このようにすることにより、２種類の検出信号に基づいて他物体（６４、６６、９２）を検出する場合、一方の検出信号における検出確度が低い状況下であっても挙動が安定した支援動作を継続できる。

Description

この発明は、移動体としての物体又は生体による移動を支援する支援手段を有する移動支援装置に関する。

従来から、外界センサを用いて自車（移動体の一形態）の周辺状態を検出し、得られたセンサ信号に基づいて他物体を検知する技術が種々開発されている。

特開２００５−２３９１１４号公報では、レーダ及び画像認識のうち少なくとも一方を用いて得た、他物体の検出結果に応じて、自車の走行支援を行う支援装置が提案されている。特に、検出結果の信頼性が高い順、具体的には、「両方」「レーダのみ」「画像認識のみ」の順で、制御条件を抑制側にシフトさせる旨が記載されている。

ところで、レーダ及び画像認識のうちどちらか一方の検出信号におけるＳＮ比（Signal to Noise ratio）が小さい状況下において、検出結果に時間揺らぎが生じるため、検出の確度が低くなることが懸念される。

しかしながら、特開２００５−２３９１１４号公報に記載された装置によれば、２種類の検出信号のうちいずれか一方による検知処理が成功すれば、制御条件が抑制されながらも支援動作を継続する。この動作を実行する際に、支援動作の挙動が安定しない場合が生じ、支援動作を受けている者が違和感を覚えることがあった。

本発明は上記した課題を解決するためになされたものであり、２種類の検出信号に基づいて他物体を検出する場合、一方の検出信号における検出確度が低い状況下であっても挙動が安定した支援動作を継続可能な移動支援装置を提供することを目的とする。

本発明に係る移動支援装置は、移動体としての物体又は生体による移動を支援する支援手段を有する装置であって、前記移動体の周辺に存在する他物体を示す第１検出信号を取得する第１検出手段と、前記第１検出手段と同一の又は異なる検出方式であり且つ前記他物体を示す第２検出信号を取得する第２検出手段と、前記第１検出手段及び前記第２検出手段によりそれぞれ取得された前記第１検出信号及び前記第２検出信号に基づいて前記支援手段による支援動作を制御することで、前記他物体への対処を前記移動体に実行させる支援制御手段を備え、前記支援制御手段は、前記第１検出信号による検出確度が高いか否かを判定する確度判定部と、前記第１検出信号及び前記第２検出信号にてそれぞれ特定される前記他物体が同一物であるか否かを識別する同一物識別部を備え、前記確度判定部により前記検出確度が高くないと判定された場合は、更に、前記同一物識別部により前記同一物であると識別された場合にのみ前記支援動作を制御する。

このように、第１検出信号による検出確度が高くないと確度判定部が判定した場合は、更に、第１検出信号及び第２検出信号にて特定される他物体が同一物であると同一物識別部が識別した場合にのみ支援手段による支援動作を制御するようにしたので、第１検出手段を主（１次判断）とし第２検出手段を従（２次判断）とする主従関係にて、他物体の検出結果を多角的・相補的に判断可能である。これにより、２種類の検出信号に基づいて他物体を検出する場合、一方の検出信号における検出確度が低い状況下であっても挙動が安定した支援動作を継続できる。

また、前記確度判定部は、前記第１検出信号の強度が閾値より大きい場合に前記検出確度が高いと判定し、前記閾値以下である場合に前記検出確度が高くないと判定することが好ましい。無視できない程度のノイズ成分が第１検出信号の中に混入することで、検出確度が高いと誤って判定された場合であっても、同一物識別部により同一物でないと識別されるので、偽陽性に起因する支援動作の開始・継続を防止できる。

また、前記確度判定部は、前記第１検出信号のデータ量又は処理演算量が閾値より多い場合に前記検出確度が高いと判定し、前記閾値以下である場合に前記検出確度が高くないと判定することが好ましい。これにより、第１検出信号のデータ量又は処理演算量が多いほど検出確度が高くなる傾向を適切に反映できる。

また、前記確度判定部は、前記第１検出信号にて前記他物体が特定されている継続時間が閾値より長い場合に前記検出確度が高いと判定し、前記閾値以下である場合に前記検出確度が高くないと判定することが好ましい。これにより、第１検出信号にて他物体が特定されている継続時間が長い場合に検出確度が高くなる傾向を適切に反映できる。

また、前記確度判定部は、前記第１検出信号又は該第１検出信号の時系列と、パターン信号の間の相関値に基づいて前記検出確度が高いか否かを判定することが好ましい。例えば、誤検出を引き起こす典型的なパターン信号との相関値が高い場合に検出確度が低くなる傾向を適切に反映できる。

また、前記第１検出手段は、前記第２検出手段と比べて、前記移動体と前記他物体の間の距離の検出精度が高いと共に、前記距離の検出上限値が大きい検出方式であることが好ましい。より好ましくは、前記第１検出手段はレーダセンサで構成され、且つ、前記第２検出手段はカメラで構成される。

本発明に係る移動支援装置によれば、第１検出信号による検出確度が高くないと確度判定部が判定した場合は、更に、第１検出信号及び第２検出信号にて特定される他物体が同一物であると同一物識別部が識別した場合にのみ支援手段による支援動作を制御するようにしたので、第１検出手段を主（１次判断）とし第２検出手段を従（２次判断）とする主従関係にて、他物体の検出結果を多角的・相補的に判断可能である。これにより、２種類の検出信号に基づいて他物体を検出する場合、一方の検出信号における検出確度が低い状況下であっても挙動が安定した支援動作を継続できる。

この実施形態に係る移動支援装置の構成を示す概略ブロック図である。 図１に示す移動支援装置が組み込まれた自車の概略斜視図である。 図１及び図２に示す移動支援装置の動作説明に供されるフローチャートである。 他物体の検知方法（図３のステップＳ３）に関する詳細フローチャートである。 自車及び他物体の位置関係を示す第１の平面図である。 第１検出信号の放射角特性を示す模式図である。 第２検出信号における撮像画像を示す模式図である。 自車及び他物体の位置関係を示す第２の平面図である。

以下、本発明に係る移動支援装置について好適な実施形態を挙げ、添付の図面を参照しながら詳細に説明する。

［移動支援装置１０の構成］
図１は、この実施形態に係る移動支援装置１０の構成を示す概略ブロック図である。図２は、図１に示す移動支援装置１０が組み込まれた自車６０の概略斜視図である。

移動支援装置１０は、移動体の一形態である自車６０（図２）の移動を支援するための各種制御を実行する電子制御ユニット（以下、支援制御ＥＣＵ１２；支援制御手段）を備える。本明細書中における「支援」には、自車６０を自動運転させる形態のみならず、自車６０の運転者に対して自車６０の移動操作を促す形態も含まれる点に留意する。

支援制御ＥＣＵ１２は、図示しないメモリからプログラムを読み出し実行することで、他物体検知部１４、制御条件付与部１５、自車軌跡推定部１６、目標物設定部１７、及び支援信号生成部１８の各機能を実現可能である。また、他物体検知部１４は、第１検知部２０、第２検知部２１、確度判定部２２、及び同一物識別部２３を含んで構成される。なお、各部の具体的機能については後述する。

移動支援装置１０は、自車６０の外方に向けてミリ波等の電磁波を送信し、その反射波の受信特性に基づいて他物体の位置を検出するレーダセンサ２６（第１検出手段）、及び、自車６０の周辺に存在する他物体を含む画像を取得するカメラ２８（第２検出手段）を更に備える。

図２に示すように、レーダセンサ２６は、自車６０の前方（例えば、フロントグリル周辺）に１つ配置されている。また、カメラ２８は、自車６０のフロントウインドシールド上部に１つ配置されている。カメラ２８上では、搭載位置を原点とし、自車６０の車幅方向（水平方向）をＸ軸、車軸方向（進行方向）をＹ軸、車高方向（垂直方向）をＺ軸とする実空間座標系が定義される。

移動支援装置１０は、レーダセンサ２６及びカメラ２８の他、複数のセンサからなるセンサ群３０を更に備える。レーダセンサ２６、カメラ２８及びセンサ群３０を構成する各センサはそれぞれ、支援制御ＥＣＵ１２に電気的に接続されている。

センサ群３０は、図示しないステアリングホイールの回動角度（操舵角）を検出する舵角センサ３１と、自車６０のヨーレートを検出するヨーレートセンサ３２と、自車６０の速度を検出する車速センサ３３と、自車６０の現在位置を検出するＧＰＳ（Global Positioning System）センサ３４を含む。なお、センサ群３０の構成は本図例に限られず、同種類のセンサを複数備えてもよいし、これ以外の検出手段が含まれてもよい。

移動支援装置１０は、３つのＥＣＵ３６、３７、３８、ナビゲーション装置４０（タッチパネルディスプレイ４２及びスピーカ４３を含む）、及び起動スイッチ４４を更に備える。ここで、起動スイッチ４４は、支援制御ＥＣＵ１２を起動し、又は動作を停止するためのスイッチである。

電動アクセルに関する制御を司るＥＣＵ３６には、図示しないアクセルペダルを作動させるアクセルアクチュエータ４６が接続されている。電動ブレーキに関する制御を司るＥＣＵ３７には、図示しないブレーキペダルを作動させるブレーキアクチュエータ４７が接続されている。電動パワーステアリングに関する制御を司るＥＣＵ３８には、図示しないステアリングホイールを作動させるステアリングアクチュエータ４８が接続されている。

タッチパネルディスプレイ４２は、表示画面内に可視情報を出力すると共に、表示画面上のタッチ位置を検出することで各種情報を入力する。また、スピーカ４３は、音声ガイダンス、警報音を含む音声情報を出力する。

支援制御ＥＣＵ１２は、他物体への対処を自車６０に実行させるための制御信号（以下、支援信号ともいう）を生成・出力し、この支援信号を支援手段５０側に供給する。本図例では、ＥＣＵ３６〜３８及びナビゲーション装置４０は、自車６０による移動を支援する支援手段５０として機能する。

［移動支援装置１０の動作］
続いて、図１及び図２に示す移動支援装置１０の動作について、図３及び図４のフローチャートを参照しながら説明する。

この動作に先立ち、自車６０の乗員（特に運転者）は、支援動作に関する設定操作を行う。具体的には、乗員は、起動スイッチ４４をオン状態にし、ナビゲーション装置４０のタッチパネルディスプレイ４２を介して制御情報をそれぞれ入力する。そうすると、制御条件付与部１５は、支援動作の種類及び制御変数を含む制御条件を付与すると共に、支援制御ＥＣＵ１２の動作を「有効」にする。

ステップＳ１において、レーダセンサ２６は、自車６０の周辺（主に前方）における外界の状態を検出することで、第１検出信号を取得する。その後、支援制御ＥＣＵ１２には、レーダセンサ２６からの第１検出信号が逐次供給される。

ステップＳ２において、カメラ２８は、自車６０の周辺（主に前方）における外界の状態を検出することで、第２検出信号を取得する。その後、支援制御ＥＣＵ１２には、カメラ２８からの第２検出信号が逐次供給される。

ステップＳ３において、他物体検知部１４は、定期又は不定期の実行タイミングにて、自車６０とは異なる他の物体（すなわち、他物体）の存否及び種別を検知する。他物体の種別は、例えば、人体、各種動物（具体的には、鹿、馬、羊、犬、猫等の哺乳動物、鳥類等）、人工構造物（具体的には、車両を含む移動体、標識、電柱、ガードレール、壁等）等が挙げられる。なお、検知処理の詳細については後述する。

ステップＳ４において、他物体検知部１４は、ステップＳ３で検知された１つ以上の他物体のうち、目標物の候補があるか否かを判定する。ここで「目標物」とは、移動支援装置１０にとっての支援動作の目標となる他物体を意味する。目標物が１つも存在しないと判定された場合（ステップＳ４：ＮＯ）、移動支援装置１０は、当該実行タイミングでの支援動作を終了する。一方、目標物の候補が存在すると判定された場合（ステップＳ４：ＹＥＳ）、次のステップ（Ｓ５）に進む。

ステップＳ５において、自車軌跡推定部１６は、公知の推定手法を用いて、自車６０が走行する軌跡を推定する。推定処理に供される情報として、例えば、第１検出信号、第２検出信号、自車６０の操舵角・ヨーレート・速度・現在位置を示す各種センサ信号、ナビゲーション装置４０から取得した地図情報等が挙げられる。

ステップＳ６において、目標物設定部１７は、ステップＳ５にて候補であると判定した他物体のうちの１つを目標物として設定する。例えば、目標物設定部１７は、自車６０の位置から所定範囲内であって、自車６０の軌跡上に存在する他物体の１つを目標物に設定する。目標物設定部１７は、目標物が存在する旨及び検出結果（具体的には、位置・速度・幅・属性）を支援信号生成部１８側に供給する。

ステップＳ７において、支援制御ＥＣＵ１２は、自車６０の支援動作を行う必要があるか否かを判定する。支援動作の必要がないと判定された場合（ステップＳ７：ＮＯ）、移動支援装置１０は、当該実行タイミングでの支援動作を終了する。一方、必要があると判定された場合（ステップＳ７：ＹＥＳ）、次のステップ（Ｓ８）に進む。

ステップＳ８において、支援制御ＥＣＵ１２は、支援手段５０による支援動作を制御することで目標物への対処を自車６０に実行させる。この制御に先立ち、支援信号生成部１８は、支援手段５０の制御に供される支援信号（例えば、制御量）を生成した後、この支援信号を支援手段５０に向けて出力する。

ＥＣＵ３６は、アクセル制御量を示す駆動信号をアクセルアクチュエータ４６に供給することで図示しないアクセルペダルを回動させる。ＥＣＵ３７は、ブレーキ制御量を示す駆動信号をブレーキアクチュエータ４７に供給することで図示しないブレーキペダルを回動させる。ＥＣＵ３８は、ステアリング制御量を示す駆動信号をステアリングアクチュエータ４８に供給することで図示しないステアリングホイールを回動させる。

このようにして、移動支援装置１０は、自車６０の加速、減速、停止又は転舵制御を適宜実行することで、目標物である車両に追従する「追従制御」又は車両との離間距離を保つ「車間制御」を実現する。なお、移動支援の種類は、このＡＣＣ（Adaptive Cruise Control）制御に限られず、例えば、他物体との接触を回避する「接触回避制御」、他物体と接触した際の衝撃を軽減する「衝撃軽減制御」であってもよい。

また、移動支援装置１０は、上記した各種制御と併せて又はこれらとは別に、目標物が存在する旨の可視情報（又は音声情報）をタッチパネルディスプレイ４２（又はスピーカ４３）に出力することで、自車６０の乗員に対して運転操作の実行を促してもよい。

このようにして、移動支援装置１０は、１回の実行タイミングでの支援動作を終了する。移動支援装置１０は、同一の又は異なる時間間隔おきに、図３に示すフローチャートに沿って順次動作することで、走行中の自車６０の周辺に存在する他物体を逐次検知して目標物を設定すると共に、必要に応じて目標物への対処を自車６０に実行させる。

［他物体の検知方法］
続いて、他物体の検知方法（図３のステップＳ３）について、図４のフローチャートを参照しながら詳細に説明する。

図５は、自車６０及び他物体の位置関係を示す第１の平面図である。本図及び後述する図８は、自動車が左側走行する旨の取り極めがある国又は地域における道路６２の状況を示している。

自車６０は、直線状である道路６２の左車線を走行している。自車６０の前方には、道路６２を横断しようとする歩行者６４が存在する。歩行者６４の近傍には、道路６２の右車線を走行する他車６６が存在する。ここで、自車６０、歩行者６４及び他車６６の位置を、それぞれ実際位置Ｐ０、Ｐ１、Ｐ２と定義する。

破線で囲む扇形状の領域は、レーダセンサ２６単体で他物体を検出可能な範囲（以下、第１検出範囲７０という）に相当する。また、一点鎖線で囲む扇形状の領域は、カメラ２８単体で他物体を検出可能な範囲（第２検出範囲７２）に相当する。このように、レーダセンサ２６は、カメラ２８と比べて、距離の検出精度が高いと共に検出上限値が大きい検出方式である点に留意する。

ステップＳ３１において、第１検知部２０は、ステップＳ１（図３）で取得された第１検出信号に対して第１検知処理を実行する。この第１検知処理の具体例について、図５及び図６を参照しながら説明する。

図５において、第１検出範囲７０内での位置を特定する変数として、放射角θ（単位：度）を定義する。放射角θは、自車６０の車軸方向に対する傾き角度であり、時計回りを正方向とし反時計回りを負方向とする。ここでは、第１検出範囲７０は、−θｍ≦θ≦θｍ（θｍは正値；例えば２５度）の範囲を網羅することを想定する。

図６は、第１検出信号の放射角特性を示す模式図である。本図に示すグラフの横軸は放射角θ（単位：度）であり、グラフの縦軸は信号強度Ｓ（単位：任意）である。信号強度Ｓの値が大きいほど反射波が強く、信号強度Ｓの値が小さいほど反射波が弱いことを意味する。すなわち、レーダセンサ２６からの距離が等しい場合、反射率が高い材質（例えば、金属）ほど信号強度Ｓが大きくなり、反射率が低い材質（例えば、繊維）ほど信号強度Ｓが小さくなる傾向がある。

反対に、他物体が存在しない放射角θでは、信号強度Ｓはゼロ（又は微小値）である。同様に、θ≦｜θｍ｜を満たしていても第１検出範囲７０外に存在すれば、信号強度Ｓはゼロ（又は微小値）である。

信号特性７４は、図５に示す位置関係下にて得た、第１検出信号の放射角特性に相当する。信号特性７４は、２つの大きい検出レベル７６、７８を有する。検出レベル７６、７８はいずれも、外界からの平均的なノイズ信号（以下、平均雑音レベル８０）と比べて有意に大きい。

先ず、第１検知部２０は、任意の解析手法を用いて信号特性７４を解析し、歩行者６４（図５）に相当する検出レベル７６、他車６６（図５）に相当する検出レベル７８を含んで取得する。具体的には、第１検知部２０は、信号強度Ｓが第１閾値Ｓｔｈ１よりも大きい信号成分を抽出することで、放射角θ１に応じた検出レベル７６、放射角θ２に応じた検出レベル７８をそれぞれ取得する。

ここで、第１検知部２０は、検出レベル７６、７８の微視的特徴（レベルの高さ、幅、ばらつき等）に基づいて、他物体の種類を判別してもよい。例えば、他車６６は電磁波の反射率が相対的に高い材料（主に金属）で構成される点を利用し、第１検知部２０は、検出レベル７８が相対的に高い他物体の種類を「車両」と認識してもよい。

図６の信号特性７４は、上記した検出レベル７６、７８の他に、別の検出レベル８２を有する。検出レベル８２は、何らかの外乱因子により発生した突発的なノイズ信号であり、平均雑音レベル８０と比べて有意に大きい。その結果、第１検知部２０は、他物体の存在を示す検出レベル７６、７８のみならず、第１閾値Ｓｔｈ１よりも大きい検出レベル８２を併せて取得する。以下、説明の便宜のため、検出レベル７６、７８、８２に相当する他物体を「他物体Ａ１」「他物体Ｂ１」「他物体Ｃ１」と称する。

次に、第１検知部２０は、放射角θ＝θ１、検出レベル７６及び遅延時間を用いて、幾何学的な算出手法により「他物体Ａ１」の実際位置Ｐ１を算出する。同様にして、第１検知部２０は、「他物体Ｂ１」及び「他物体Ｃ１」の実際位置Ｐ２、Ｐ３をそれぞれ算出する。また、第１検知部２０は、前回の実行タイミングでの算出結果から変位量を求め、該変位量を時間間隔で除算することで、他物体Ａ１等の移動速度を併せて算出する。

ステップＳ３２において、確度判定部２２は、ステップＳ３１での検出結果に基づいて、他物体の検出確度が高いか否かを判定する。具体的には、確度判定部２２は、各検出レベル７６、７８、８２と、第２閾値Ｓｔｈ２（＞Ｓｔｈ１）の間の大小関係に基づいて判定する。

図６例では、検出レベル７８が第２閾値Ｓｔｈ２よりも大きいので、確度判定部２２は、他車６６に相当する他物体の検出確度が高いと判定し（ステップＳ３２：ＹＥＳ）、ステップＳ３３に進む。

ステップＳ３３において、他物体検知部１４は、ステップＳ３２で検出確度が高いと判定された「他物体Ｂ１」（図５及び図６例では他車６６）を、目標物の候補として決定する。そして、他物体検知部１４は、目標物の候補に関する検知情報（例えば、種別及び位置情報）を目標物設定部１７に供給する。

一方、図６例では、検出レベル７６が第２閾値Ｓｔｈ２以下であるので、確度判定部２２は、他車６６に相当する他物体の検出確度が低いと判定する。同様に、検出レベル８２が第２閾値Ｓｔｈ２以下であるので、確度判定部２２は、他物体（実際は不存在）の検出確度が低いと判定する。これらの場合（ステップＳ３２：ＮＯ）、ステップＳ３４に進む。

ステップＳ３４において、第２検知部２１は、ステップＳ２（図３）で取得された第２検出信号に対して第２検知処理を実行する。この第２検知処理の具体例について図７を参照しながら説明する。

図７は、第２検出信号における撮像画像８４を示す模式図である。撮像画像８４の中には、道路６２の投影像である道路部位８６、歩行者６４の投影像である人体部位８８及び他車６６の投影像である車両部位９０がそれぞれ存在する。

第２検知部２１は、公知の画像認識方法を用いて、撮像画像８４の中に存在する人体部位８８及び車両部位９０を認識する。そして、第２検知部２１は、センサ群３０から供給されたセンサ信号を更に用いて、基準位置Ｑ１、Ｑ２に対応する実際位置Ｐ１、Ｐ２を算出する。以下、説明の便宜のため、人体部位８８、車両部位９０に相当する他物体を「他物体Ａ２」「他物体Ｂ２」と称する。

ここで、第２検知部２１は、他物体の位置のみならず、速度、幅、属性（例えば、種類・向き・移動状態）等も併せて取得する。

ステップＳ３５において、同一物識別部２３は、第１検出信号及び第２検出信号にてそれぞれ特定される他物体の同一性を識別する。具体的には、同一物識別部２３は、両方の検出信号から算出した２つの実際位置Ｐ１〜Ｐ３の誤差が許容範囲内（例えば、５ｍ以内）にある場合に「同一物である」と識別すると共に、許容範囲外であれば「同一物でない」と識別する。

図５〜図７の例では、放射角θ１等から特定される「他物体Ａ１」の実際位置Ｐ１は、基準位置Ｑ１等から特定される「他物体Ａ２」の実際位置Ｐ１に略等しいため、「他物体Ａ１」及び「他物体Ａ２」は「同一物である」と識別される。

一方、放射角θ３等から特定される実際位置Ｐ３に関して、撮像画像８４の中にはこれに相当する位置（他物体）が存在しない。この場合、誤差が許容範囲内にある位置が存在しないので、「他物体Ｃ１」はいずれの他物体（「他物体Ａ２」「他物体Ｂ２」）とも「同一物でない」と識別される。

ステップＳ３６において、同一物識別部２３は、ステップＳ３５での識別結果に基づいて両者の他物体が同一物であるか否かを判定する。同一物であると判定された場合（ステップＳ３６：ＹＥＳ）、ステップＳ３３に進む。

ステップＳ３３において、他物体検知部１４は、ステップＳ３６にて同一物であると判定された「他物体Ａ１」（図５及び図６例では歩行者６４）を、目標物の候補として決定する。そして、他物体検知部１４は、第１検知処理にて得た検知情報（位置・速度）と、第２検知処理にて得た検知情報（位置・速度・幅・属性）を統合・融合し、得られた検知情報を目標物設定部１７に供給する。

一方、ステップＳ３６に戻って、同一物識別部２３により同一物でないと判定された場合（ステップＳ３６：ＮＯ）、この検知処理をそのまま終了する。換言すれば、他物体検知部１４は、ステップＳ３１にて検知された「他物体Ｃ１」（実際には不存在）を目標物の候補から除外する。

このようにして、他物体検知部１４は、他物体（具体的には、歩行者６４及び他車６６）の存否及び種別を検知する（図３及び図４のステップＳ３）。

［検知方法の変形例］
なお、他物体検知部１４は、上記した検知方法と異なる手法を用いて他物体を検知してもよい。例えば、図４のステップＳ３２では、各検出レベル７６、７８、８２と、第２閾値Ｓｔｈ２の間の大小関係に基づいて判定しているが、これとは別の判定条件に従って判定してもよい。

第１の判定条件は、処理負荷に関する条件である。具体的には、確度判定部２２は、第１検出信号のデータ量又は処理演算量が閾値より多い場合に検出確度が高いと判定し、閾値以下である場合に検出確度が高くないと判定してもよい。これにより、第１検出信号のデータ量又は処理演算量が多いほど検出確度が高くなる傾向を適切に反映できる。

第２の判定条件は、経時的な検出結果に関する条件である。具体的には、確度判定部２２は、第１検出信号にて他物体が特定されている継続時間が閾値より長い場合に検出確度が高いと判定し、閾値以下である場合に検出確度が高くないと判定してもよい。これにより、第１検出信号にて他物体が特定されている継続時間が長い場合に検出確度が高くなる傾向を適切に反映できる。

第３の判定条件は、第１検出信号が有するパターンに関する条件である。具体的には、確度判定部２２は、第１検出信号又は該第１検出信号の時系列と、パターン信号の間の相関値に基づいて検出確度が高いか否かを判定してもよい。例えば、落下する他物体の検出挙動を示すパターン信号（具体的には、波形分布又は時間推移特性）を用いることができる。これにより、誤検出を引き起こす典型的なパターン信号との相関値が高い場合に検出確度が低くなる傾向を適切に反映できる。

また、図４のステップＳ３３では、検出確度が低いと判定された他物体に対してのみ第２検知処理（ステップＳ３４）を実行しているが、検出確度が高い他物体に対して第２検知処理を実行してもよい。そして、他物体検知部１４は、第１検知処理及び第２検知処理にて得た各検知情報を統合し、検出確度が高い他物体の検知情報を得てもよい。

［支援動作の具体例］
続いて、支援手段５０による支援動作を受けた自車６０の挙動について、図５（接触回避制御の例）及び図８（車間制御の例）を参照しながら説明する。

＜第１例＞
図５に示すように、自車６０の前方には、道路６２を横断しようとする歩行者６４が存在する。この状況下にて、支援制御ＥＣＵ１２は、自車６０が歩行者６４に接触する可能性があるため、回避動作の必要があると判定したとする。その後、自車６０は、適時に減速又は停止することで歩行者６４に対処する。また、他車６６が存在しない場合は、自車６０は、右方向に転舵することで歩行者６４に対処してもよい。このように、自車６０が他物体に接触しないように制御することで接触回避制御を実現できる。

＜第２例＞
図８は、自車６０及び他物体の位置関係を示す第２の平面図である。自車６０は、直線状である道路６２の左車線を走行している。自車６０の前方には、道路６２を先行して走行する他車９２が存在する。ここで、自車６０の実際位置Ｐ０と他車９２の実際位置Ｐ４の間の距離を車間距離Ｄｉｓと称する。

この状況下にて、支援制御ＥＣＵ１２は、自車６０が他車９２に追従して走行する必要があると判定したとする。その後、自車６０は、他車９２の速度に応じて、適時に加速又は減速することで他車９２に対処する。このように、車間距離Ｄｉｓが所定範囲内に収まるように制御することで車間制御（ＡＣＣ制御の一形態）を実現できる。

［この実施形態による効果］
以上のように、移動支援装置１０は、自車６０の周辺に存在する他物体（歩行者６４、他車６６、９２）を示す第１検出信号を取得するレーダセンサ２６と、他物体を示す第２検出信号を取得するカメラ２８と、それぞれ取得された第１検出信号及び第２検出信号に基づいて支援手段５０の動作を制御することで、他物体への対処を自車６０に実行させる支援制御ＥＣＵ１２を備える。

そして、支援制御ＥＣＵ１２は、第１検出信号による検出確度が高いか否かを判定する確度判定部２２と、第１検出信号及び第２検出信号にてそれぞれ特定される他物体が同一物であるか否かを識別する同一物識別部２３を備え、検出確度が高くないと判定された場合は、更に、同一物であると識別された場合にのみ支援動作を制御する。

このように構成しているので、レーダセンサ２６を主（１次判断）としカメラ２８を従（２次判断）とする主従関係にて、他物体の検出結果を多角的・相補的に判断可能である。これにより、２種類の検出信号に基づいて他物体を検出する場合、一方の検出信号における検出確度が低い状況下であっても挙動が安定した支援動作を継続できる。

また、確度判定部２２は、検出レベル７８が第２閾値Ｓｔｈ２より大きい場合に検出確度が高いと判定し、検出レベル７６、８２が第２閾値Ｓｔｈ２以下である場合に検出確度が高くないと判定してもよい。無視できない程度のノイズ成分（検出レベル８２）が第１検出信号の中に混入することで、検出確度が高いと誤って判定された場合であっても、同一物識別部２３により同一物でないと識別されるので、偽陽性に起因する支援動作の開始・継続を防止できる。

［補足］
なお、この発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、この発明の主旨を逸脱しない範囲で自由に変更できることは勿論である。

本実施形態では、また、第１検出手段としてレーダセンサ２６を用いているが、エネルギの放射特性又は反射特性を利用する検出方式（例えば、超音波センサ）であってもよい。これに関連し、確度判定部２２は、検出方式に応じて検出確度の算出方法及び閾値を種々変更してもよい。例えば、第１検出手段がカメラである場合、複数の画像認識手法による評価結果をそれぞれ得点化し、これらの合計得点をもって検出確度を算出してもよい。

本実施形態では、第２検出手段（カメラ２８）は、第１検出手段（レーダセンサ２６）と異なる検出方式であるが、同一の検出方式であってもよい。また、第２検出手段として単眼のカメラ２８を用いているが、複眼カメラ（ステレオカメラ）であってもよい。或いは、カラーカメラに代替して赤外線カメラを用いてもよく、両方を併せ備えてもよい。

本実施形態では、移動支援装置１０全体を自車６０に搭載しているが、装置の配置はこれに限られない。例えば、自車６０に搭載した第１検出手段からの第１検出信号及び／又は第２検出手段からの第２検出信号を、無線通信手段を介して別個の演算処理装置（支援制御ＥＣＵ１２を含む）に送信する構成であってもよい。或いは、第１及び第２検出手段を固定配置しておき、自車６０の外側から他物体を検出する構成であってもよい。

本実施形態では、移動支援装置１０を四輪車（狭義の車両）に適用しているが、物体又は生体（人間を含む）である移動体に適用可能である。物体の移動体として、例えば、二輪車を含む広義の車両、船舶、航空機、人工衛星等が挙げられる。移動体が人間である場合、移動支援装置１０は、具体的には、眼鏡、腕時計、帽子を含む装着可能なデバイスで構成される。

Claims (7)

1. 移動体（６０）としての物体又は生体による移動を支援する支援手段（５０）を有する移動支援装置であって、
   前記移動体（６０）の周辺に存在する他物体（６４、６６、９２）を示す第１検出信号を取得する第１検出手段（２６）と、
   前記第１検出手段（２６）と同一の又は異なる検出方式であり且つ前記他物体（６４、６６、９２）を示す第２検出信号を取得する第２検出手段（２８）と、
   前記第１検出手段（２６）及び前記第２検出手段（２８）によりそれぞれ取得された前記第１検出信号及び前記第２検出信号に基づいて前記支援手段（５０）による支援動作を制御することで、前記他物体（６４、６６、９２）への対処を前記移動体（６０）に実行させる支援制御手段（１２）と
   を備え、
   前記支援制御手段（１２）は、
   前記第１検出信号による検出確度が高いか否かを判定する確度判定部（２２）と、
   前記第１検出信号及び前記第２検出信号にてそれぞれ特定される前記他物体（６４、６６、９２）が同一物であるか否かを識別する同一物識別部（２３）と、を有し、
   前記確度判定部（２２）により前記検出確度が高くないと判定された場合は、更に、前記同一物識別部（２３）により前記同一物であると識別された場合にのみ前記支援動作を制御する
   ことを特徴とする移動支援装置。
2. 請求項１記載の移動支援装置において、
   前記確度判定部（２２）は、前記第１検出信号の強度が閾値より大きい場合に前記検出確度が高いと判定し、前記閾値以下である場合に前記検出確度が高くないと判定することを特徴とする移動支援装置。
3. 請求項１記載の移動支援装置において、
   前記確度判定部（２２）は、前記第１検出信号のデータ量又は処理演算量が閾値より多い場合に前記検出確度が高いと判定し、前記閾値以下である場合に前記検出確度が高くないと判定することを特徴とする移動支援装置。
4. 請求項１記載の移動支援装置において、
   前記確度判定部（２２）は、前記第１検出信号にて前記他物体（６４、６６、９２）が特定されている継続時間が閾値より長い場合に前記検出確度が高いと判定し、前記閾値以下である場合に前記検出確度が高くないと判定することを特徴とする移動支援装置。
5. 請求項１記載の移動支援装置において、
   前記確度判定部（２２）は、前記第１検出信号又は該第１検出信号の時系列と、パターン信号の間の相関値に基づいて前記検出確度が高いか否かを判定することを特徴とする移動支援装置。
6. 請求項１〜５のいずれか１項に記載の移動支援装置において、
   前記第１検出手段（２６）は、前記第２検出手段（２８）と比べて、前記移動体（６０）と前記他物体（６４、６６、９２）の間の距離の検出精度が高いと共に、前記距離の検出上限値が大きい検出方式であることを特徴とする移動支援装置。
7. 請求項６記載の移動支援装置において、
   前記第１検出手段（２６）はレーダセンサで構成され、且つ、前記第２検出手段（２８）はカメラで構成されることを特徴とする移動支援装置。

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