JPWO2020105166A1 - 障害物検知装置 - Google Patents

Abstract

障害物検知部（１１）は、車両に設けられている測距センサ（２）が受信した反射波の大きさに相関する特徴量を用いて車両の周辺における障害物の有無を検知する。障害物判別部（１２）は、特徴量と高さ判別閾値（Ｔｈ１０）とを比較して障害物検知部（１１）により検知された障害物の高さを判別する。路面粗さ検知部（１３）は、特徴量を用いて車両の周辺の路面粗さを検知する。閾値補正部（１４）は、路面粗さ検知部（１３）により検知された路面粗さが粗い場合、滑らかな場合に比べて高さ判別閾値（Ｔｈ１０）を小さくする。

Description

この発明は、車両周辺の障害物を検知する障害物検知装置に関するものである。

以下の２つの理由から、車両の周辺にある障害物の高さを検出するための技術が求められている。
（１）車両進退時に、障害物が車両のバンパに衝突する高い障害物か、バンパに衝突しない低い障害物か否かを判別し、低い障害物に対する不必要な警報又はブレーキを抑圧するため
（２）車両駐車時に、バンパに衝突しない低い障害物に対して車両を適切なクリアランスで駐車し、乗員の乗り降りを容易にするため

特許文献１に係る物体検知装置は、超音波センサを用いて車両が物体に接近したときの反射波強度の時間変化を観測し、接近時に反射波強度が増加から減少に変化した場合に低い物体と判定していた。

特開２０１６−８０６３９号公報

特許文献１に係る物体検知装置は以上のように構成されているので、車両が障害物に接近しないとこの障害物の高さを判別できない。そのため、特許文献１に係る物体検知装置は、車両と障害物との距離がほぼ変化しない場合には、障害物の高さを判別できないという課題があった。

また、反射波強度が増加から減少に変化するのは、車両が障害物に１ｍ〜２ｍまで接近したときである。そのため、特許文献１に係る物体検知装置は、遠方に位置する障害物の高さを判別できないという課題があった。車両を自動制御する際、車両から１ｍ〜２ｍの近距離で障害物の高さを判別したとしても、衝突回避が困難である。

この発明は、上記のような課題を解決するためになされたもので、障害物の高さを精度よく判別することを目的とする。

この発明に係る障害物検知装置は、車両に設けられている測距センサが受信した反射波の大きさに相関する特徴量を用いて車両の周辺における障害物の有無を検知する障害物検知部と、特徴量と高さ判別閾値とを比較して障害物検知部により検知された障害物の高さを判別する障害物判別部と、特徴量を用いて車両の周辺の路面粗さを検知する路面粗さ検知部と、路面粗さ検知部により検知された路面粗さが粗い場合、滑らかな場合に比べて高さ判別閾値を小さくする閾値補正部とを備えるものである。

この発明によれば、障害物の高さを精度よく判別することができる。

実施の形態１に係る障害物検知装置の構成例を示すブロック図である。 実施の形態１の障害物検知部による障害物検知方法を示すグラフである。 実施の形態１の障害物判別部による障害物判別方法を示すグラフである。 実施の形態１の障害物判別部による障害物判別方法の別の例を示すグラフである。 図５Ａは、路面の表面粗さが滑らかである場合の探索波と反射波の様子を示す図であり、図５Ｂは、路面反射波の反射レベルを示すグラフである。 図６Ａは、路面の表面粗さが粗い場合の探索波と反射波の様子を示す図であり、図６Ｂは、路面反射波の反射レベルを示すグラフである。 図７Ａは、路面の表面粗さが滑らかである場合の探索波と反射波の様子を示す図であり、図７Ｂは、路面反射波と障害物反射波の反射レベルを示すグラフである。 図８Ａは、路面の表面粗さが粗い場合の探索波と反射波の様子を示す図であり、図８Ｂは、路面反射波と障害物反射波の反射レベルを示すグラフである。 実施の形態１の路面粗さ検知部による路面反射の大きさを検知する方法を示す図である。 実施の形態１の路面粗さ検知部による路面反射の大きさを検知する方法の別の例を示す図であり、図１０Ａは各測距センサの取り付け例、図１０Ｂ及び図１０Ｃは各測距センサの反射レベルの波形である。 実施の形態１の路面粗さ検知部による路面粗さ検知方法を示すグラフである。 実施の形態１の路面粗さ検知部による路面粗さ検知方法の別の例を示すグラフである。 実施の形態１の閾値補正部による高さ判別閾値の補正方法を示すグラフである。 実施の形態１の閾値補正部による特徴量の補正方法を示すグラフである。 実施の形態１の閾値補正部による高さ判別閾値の補正方法の別の例を示すグラフである。 実施の形態１の障害物判別部による路面粗さを考慮した障害物判別方法を示すグラフである。 実施の形態１に係る障害物検知装置の障害物検知動作と路面粗さ検知動作との状態遷移例を示す図である。 実施の形態１における車両発進時の周辺環境例を示す俯瞰図である。 実施の形態１に係る障害物検知装置の車両発進時の動作例を示すフローチャートである。 実施の形態１における車両前進走行時の周辺環境例を示す俯瞰図である。 実施の形態１に係る障害物検知装置の車両前進走行時の動作例を示すフローチャートである。 実施の形態１における自動駐車モード時の周辺環境例を示す俯瞰図である。 実施の形態１に係る障害物検知装置の自動駐車モード時の動作例を示すフローチャートである。 実施の形態１に係る障害物検知装置の車両後退走行時の周辺環境例を示す俯瞰図である。 実施の形態１に係る障害物検知装置の車両後走行時の動作例を示すフローチャートである。 実施の形態１の路面粗さ検知部が、障害物を検知している測距センサを用いて路面粗さを検知する方法を示すグラフである。 図２７Ａ及び図２７Ｂは、実施の形態１に係る障害物検知装置のハードウェア構成例を示す図である。

以下、この発明をより詳細に説明するために、この発明を実施するための形態について、添付の図面に従って説明する。
実施の形態１．
図１は、実施の形態１に係る障害物検知装置１の構成例を示すブロック図である。車両には、障害物検知装置１、１個以上の測距センサ２、及び送受信部３が搭載されている。障害物検知装置１には、送受信部３が接続されており、送受信部３には、１個以上の測距センサ２が接続されている。また、図示は省略するが、障害物検知装置１は、車両から種々の情報（以下、「車両情報」と称する）を適宜取得可能である。車両情報は、例えば、車両のイグニッションスイッチ（ＩＧ）のオンオフを示す情報、車両が自動駐車モードであるか否かを示す情報、又は車両のシフトポジションを示す情報を含む。

車両には、少なくとも１個の測距センサ２が設けられている。図１の例では、Ｎ個の測距センサ２−１〜２−Ｎ（Ｎは２以上の任意の整数）が車両に設けられている。以下では、複数の測距センサ２それぞれの区別が必要な場合に「測距センサ２−１〜２−Ｎ」を用い、区別が不要な場合に「測距センサ２」を用いる。測距センサ２は、ＴＯＦ（Ｔｉｍｅ ｏｆ Ｆｌｉｇｈｔ）方式のセンサであり、超音波、光、又は電波等の「探索波」を送信し、探索波が車両周辺で反射した「反射波」を受信する。

送受信部３は、測距センサ２に送信信号を出力し、送信信号に応じた探索波を測距センサ２から送信させる。また、送受信部３は、測距センサ２が受信した反射波を受信信号に変換し、障害物検知部１１及び路面粗さ検知部１３へ出力する。

障害物検知装置１は、車両の周辺にある障害物を検知し、検知した障害物の高さを判別する。ここで、障害物のうち、車両のバンパに接触する程度に高い高さを有する障害物を「走行障害物」という。走行障害物は、壁又は駐車中の他車両等である。また、障害物のうち、車両のバンパに接触しない程度に低い高さを有し、かつ、車両が乗り越えられない程度に高い高さを有する障害物を「路上障害物」という。路上障害物は、縁石又は輪留め等である。また、障害物のうち、車両のバンパに接触しない程度に低い高さを有し、かつ車両が乗り越えられる程度に低い高さを有する障害物を「路面障害物」という。路面障害物は、段差等である。すなわち、走行障害物は路上障害物よりも高い高さを有する障害物であり、路上障害物は路面障害物よりも高い高さを有する障害物である。

障害物検知部１１は、測距センサ２が受信した反射波の大きさに相関する特徴量と、予め定められた障害物検知閾値とを比較し、車両の周辺における障害物の有無を検知する。

図２は、実施の形態１の障害物検知部１１による障害物検知方法を示すグラフである。グラフの横軸は測距センサ２から送信された探索波が車両周辺で反射して測距センサ２で受信されるまでの伝搬距離であり、縦軸は送受信部３から出力された受信信号の大きさ、すなわち反射レベルである。反射レベルは、反射波の大きさに相関する特徴量の１つである。障害物検知部１１は、反射レベルが予め定められた障害物検知閾値Ｔｈ１を超えている場合、障害物ありと判定する。また、障害物検知部１１は、反射レベルが障害物検知閾値Ｔｈ１を超えたときの伝搬距離に基づいて、測距センサ２から障害物までの距離を算出してもよい。

また、障害物検知部１１は、障害物を検知した場合、反射レベルが障害物検知閾値Ｔｈ１を超えている部位の幅を「波幅」として検知する。または、障害物検知部１１は、障害物を検知した場合、反射レベルが障害物検知閾値Ｔｈ１を超えている部位の波形面積を「面積」として検知してもよい。または、障害物検知部１１は、障害物を検知した場合、反射レベルの最大値を「波高値」として検知してもよい。波幅、面積、及び波高値は、反射波の大きさに相関する特徴量である。なお、例えば、車両に１個の測距センサ２が設けられている場合、特徴量は、１個の測距センサ２が１回送受信した場合に得られる反射波の波幅等の瞬時値、又は、１個の測距センサ２が複数回送受信した場合に得られる複数の反射波の波幅等の平均値、分散値、若しくは中央値等であってもよい。また、例えば、車両にＮ個の測距センサ２−１〜２−Ｎが設けられている場合、特徴量は、Ｎ個の測距センサ２−１〜２−Ｎそれぞれが１回以上送受信した場合に得られる複数の反射波の波幅等の平均値、分散値、又は中央値等であってもよい。

障害物検知部１１は、障害物の検知有無を障害物判別部１２へ通知する。また、障害物検知部１１は、障害物を検知した場合、障害物までの距離と、反射波の大きさに相関する特徴量である波幅、面積、又は波高値とを、障害物判別部１２へ通知する。
なお、障害物検知部１１は、図１８以降で説明するように、障害物の検知有無を路面粗さ検知部１３へ通知してもよい。

障害物判別部１２は、障害物検知部１１により障害物が検知された場合、障害物検知部１１により検知された特徴量と予め定められた高さ判別閾値とを比較し、障害物検知部１１により検知された障害物の高さを判別する。

図３は、実施の形態１の障害物判別部１２による障害物判別方法を示すグラフである。図３の障害物判別方法は、高さ判別閾値Ｔｈ１０により、障害物が低い障害物又は高い障害物のいずれであるかを判別する例である。グラフの横軸は第１特徴量、縦軸は第２特徴量である。第１特徴量及び第２特徴量は、特徴量の瞬時値、平均値、分散値、又は中央値等のうちの任意の組み合わせである。例えば、第１特徴量は、複数の反射波から検知された波幅の平均値であり、第２特徴量は、複数の反射波から検知された波幅の分散値である。また、図３のグラフには、第１特徴量と第２特徴量との組み合わせに応じた高さ判別閾値Ｔｈ１０が、予め定められている。障害物判別部１２は、第１特徴量及び第２特徴量が高さ判別閾値Ｔｈ１０より小さい範囲３１に、障害物検知部１１により検知された特徴量３１ａが含まれる場合、障害物検知部１１により検知された障害物を低い障害物と判別する。一方、障害物判別部１２は、第１特徴量及び第２特徴量が高さ判別閾値Ｔｈ１０以上である範囲３２に、障害物検知部１１により検知された特徴量３２ａが含まれる場合、障害物検知部１１により検知された障害物を高い障害物と判別する。

図４は、実施の形態１の障害物判別部１２による障害物判別方法の別の例を示すグラフである。図４の障害物判別方法は、第一の高さ判別閾値Ｔｈ１１と、第一の高さ判別閾値Ｔｈ１１より大きい第二の高さ判別閾値Ｔｈ１２とにより、障害物が路面障害物、路上障害物、又は走行障害物のいずれであるかを判別する例である。図３と同様、図４においても、グラフの横軸は第１特徴量、縦軸は第２特徴量である。図４のグラフには、第１特徴量と第２特徴量との組み合わせに応じた第一の高さ判別閾値Ｔｈ１１と第二の高さ判別閾値Ｔｈ１２とが、予め定められている。障害物判別部１２は、第１特徴量及び第２特徴量が第一の高さ判別閾値Ｔｈ１１より小さい範囲４１に、障害物検知部１１により検知された特徴量４１ａが含まれる場合、障害物検知部１１により検知された障害物を路面障害物と判別する。一方、障害物判別部１２は、第１特徴量及び第２特徴量が第一の高さ判別閾値Ｔｈ１１以上かつ第二の高さ判別閾値Ｔｈ１２より小さい範囲４２に、障害物検知部１１により検知された特徴量４２ａが含まれる場合、障害物検知部１１により検知された障害物を路上障害物と判別する。また、障害物判別部１２は、第１特徴量及び第２特徴量が第二の高さ判別閾値Ｔｈ１２以上である範囲４３に、障害物検知部１１により検知された特徴量４３ａが含まれる場合、障害物検知部１１により検知された障害物を走行障害物と判別する。

なお、図３の高さ判別閾値Ｔｈ１０が図４の第一の高さ判別閾値Ｔｈ１１と同じ値に設定されている場合、障害物判別部１２は、障害物検知部１１により検知された障害物が路面障害物か路上障害物かを判別することになる。また、図３の高さ判別閾値Ｔｈ１０が図４の第二の高さ判別閾値Ｔｈ１２と同じ値に設定されている場合、障害物判別部１２は、障害物検知部１１により検知された障害物が路上障害物か走行障害物かを判別することになる。
また、実施の形態１においては、後述する閾値補正部１４により、高さ判別閾値Ｔｈ１０、又は、第一の高さ判別閾値Ｔｈ１１と第二の高さ判別閾値Ｔｈ１２が補正される場合がある。

次に、路面の表面粗さが、反射波の大きさに相関する特徴量に及ぼす影響を説明する。

図５Ａは、路面５１の表面粗さが滑らかである場合の探索波５２と反射波５３の様子を示す図であり、図５Ｂは、路面反射波５４の反射レベルを示すグラフである。図６Ａは、路面６１の表面粗さが粗い場合の探索波６２と反射波６３の様子を示す図であり、図６Ｂは、路面反射波６４の反射レベルを示すグラフである。図５Ｂ及び図６Ｂにおいて、グラフの縦軸は反射レベル、横軸は伝搬距離である。路面５１の表面粗さがコンクリート路面のように滑らかな平坦である場合（図５Ａ）、路面５１で反射した反射波５３、すなわち路面反射波５４の反射レベルは小さい（図５Ｂ）。これに対し、路面６１の表面粗さがアスファルト路面のように粗い場合（図６Ａ）、路面６１で反射した反射波６３、すなわち路面反射波６４の反射レベルは大きい（図６Ｂ）。

図７Ａは、路面５１の表面粗さが滑らかである場合の探索波５２と反射波５３の様子を示す図であり、図７Ｂは、路面反射波５４と障害物反射波５６の反射レベルを示すグラフである。図８Ａは、路面６１の表面粗さが粗い場合の探索波６２と反射波６３の様子を示す図であり、図８Ｂは、路面反射波６４と障害物反射波６６の反射レベルを示すグラフである。図７Ｂ及び図８Ｂにおいて、グラフの縦軸は反射レベル、横軸は伝搬距離である。障害物５５，６５は、同じ高さの路面障害物である。図７Ａに矢印で示されるように、探索波５２の一部は、滑らかな路面５１で鏡面反射した後、障害物５５で反射して測距センサ２へ戻る。図８Ａに矢印で示されるように、探索波６２の一部は、粗い路面６１で拡散反射した後、拡散反射した反射波の一部が障害物６５で反射して測距センサ２へ戻る。図８Ａのように路面６１が粗い場合、路面６１で探索波６２が拡散するため、障害物６５で反射した反射波６３、すなわち障害物反射波６６の反射レベルは、障害物５５で反射した反射波５３、すなわち障害物反射波５６の反射レベルに比べて著しく低下する。

このように、障害物５５，６５で反射した反射波５３，６３の反射レベルは、路面５１，６１の表面粗さによって変化する。例えば、屋内駐車場のコンクリート舗装された滑らかな路面５１上にある縁石の反射レベルは、屋外駐車場のアスファルト舗装のような粗い路面６１上にある縁石の反射レベルに比べて非常に大きくなる傾向がある。そのため、障害物の高さ判別において路面の表面粗さを考慮しない場合、次の３つの問題が生じる。

（１）高さ判別閾値Ｔｈ１０、又は、第一の高さ判別閾値Ｔｈ１１と第二の高さ判別閾値Ｔｈ１２がアスファルト路面上でチューニングされた場合、コンクリート路面上ではチューニング時よりも障害物で反射した反射波の反射レベルが大きくなる。そのため、障害物判別部１２が障害物の高さを誤判別する。
（２）高さ判別閾値Ｔｈ１０、又は、第一の高さ判別閾値Ｔｈ１１と第二の高さ判別閾値Ｔｈ１２がコンクリート路面上でチューニングされた場合、アスファルト路面上ではチューニング時よりも障害物で反射した反射波の反射レベルが小さくなる。そのため、障害物判別部１２が障害物の高さを誤判別する。
（３）路面の表面粗さによる障害物反射波の反射レベル変化量は大きい。そのため、高さ判別閾値Ｔｈ１０、又は、第一の高さ判別閾値Ｔｈ１１と第二の高さ判別閾値Ｔｈ１２がアスファルト路面とコンクリート路面の両方を考慮してチューニングされた場合、障害物判別部１２による高さ判別の精度が低く実用に耐えない。

そこで、実施の形態１では、路面粗さ検知部１３が路面の表面粗さを検知し、閾値補正部１４が路面の表面粗さに応じて高さ判別閾値Ｔｈ１０、又は、第一の高さ判別閾値Ｔｈ１１と第二の高さ判別閾値Ｔｈ１２を補正する。

路面粗さ検知部１３は、測距センサ２が受信した反射波の大きさに相関する特徴量と、予め定められた路面粗さ検知閾値とを比較し、車両周辺の路面の表面粗さを検知する。
路面粗さ検知部１３は、路面の表面粗さを検知する準備として、まず、以下のようにして路面反射の大きさを検知する。

図９は、実施の形態１の路面粗さ検知部１３による路面反射の大きさを検知する方法を示すグラフである。グラフの横軸は測距センサ２から送信された探索波及び反射波の伝搬距離であり、縦軸は送受信部３から出力された受信信号の大きさ、すなわち反射レベルである。反射レベルは、反射波の大きさに相関する特徴量の１つである。第一の路面反射検知閾値Ｔｈ２１、第一の路面反射検知閾値Ｔｈ２１より小さい第二の路面反射検知閾値Ｔｈ２２、及び第二の路面反射検知閾値Ｔｈ２２より小さい第三の路面反射検知閾値Ｔｈ２３が、路面粗さ検知部１３に予め定められている。なお、これらの路面反射検知閾値は、障害物検知閾値Ｔｈ１より小さい。路面粗さ検知部１３は、反射レベルが第一の路面反射検知閾値Ｔｈ２１を超えている波幅、面積、又は波高値を検知し、路面反射の大きさとする。同様に、路面粗さ検知部１３は、反射レベルが第二の路面反射検知閾値Ｔｈ２２又は第三の路面反射検知閾値Ｔｈ２３を超えている波幅、面積、又は波高値を検知し、路面反射の大きさとする。なお、路面粗さ検知部１３は、１個の測距センサ２が１回送受信した場合に得られる反射レベルに対して、第一の路面反射検知閾値Ｔｈ２１、第二の路面反射検知閾値Ｔｈ２２、及び第三の路面反射検知閾値Ｔｈ２３を段階的に変化させて路面反射の大きさを検知してもよい。または、路面粗さ検知部１３は、３個の測距センサ２−１〜２−３に対して第一の路面反射検知閾値Ｔｈ２１、第二の路面反射検知閾値Ｔｈ２２、及び第三の路面反射検知閾値Ｔｈ２３をそれぞれ割り当て、測距センサ２−１〜２−３それぞれが送受信した場合に得られる各反射波の反射レベルを各測距センサに割り当てた路面反射検知閾値と比較して路面反射の大きさを検知してもよい。

図１０は、実施の形態１の路面粗さ検知部１３による路面反射の大きさを検知する方法の別の例を示す図であり、図１０Ａは測距センサ２−１，２−２の取り付け例を示す。ここでは、低い位置に取り付けられた測距センサ２−１が探索波７１を送信する。この探索波７１は路面で反射し、反射した一部の反射波７２が測距センサ２−１で受信される。また、反射した一部の反射波７３が、測距センサ２−１より高い位置に取り付けられた測距センサ２−２で受信される。図１０Ｂは、測距センサ２−１が受信した反射波７２の反射レベルのグラフ、図１０Ｃは測距センサ２−２が受信した反射波７３の反射レベルのグラフである。測距センサ２−１，２−２の正面の水平方向を入射角０度とすると、反射波７２，７３の入射角が大きいほど受信感度が悪い。そのため、図１０Ａのように測距センサ２−１と測距センサ２−２の車両における取り付け高さが異なる場合、測距センサ２−１よりも高い位置に取り付けられた測距センサ２−２のほうが反射波７３の入射角が大きいので感度が悪い。そのため、路面粗さ検知部１３が予め定められた路面反射検知閾値Ｔｈ２４と反射波７２，７３の反射レベルとを比較することにより、測距センサ２−１，２−２の感度の違いを利用して路面反射の大きさを検知することが可能である。図１０の例では、路面粗さ検知部１３は、２つの測距センサ２−１，２−２の反射レベルがいずれも路面反射検知閾値Ｔｈ２４以上である場合、路面反射が大きいと判定する。また、路面粗さ検知部１３は、測距センサ２−１の反射レベルが路面反射検知閾値Ｔｈ２４以上かつ測距センサ２−２の反射レベルが路面反射検知閾値Ｔｈ２４より小さい場合、路面反射が中程度と判定する。また、路面粗さ検知部１３は、２つの測距センサ２−１，２−２の反射レベルがいずれも路面反射検知閾値Ｔｈ２４より小さい場合、路面反射が小さいと判定する。図１０Ｂ及び図１０Ｃの場合、路面反射は中程度である。図１０に示される方法の特徴は、路面反射検知閾値が１つでよいことである。

なお、路面粗さ検知部１３は、図９及び図１０に示される方法以外の方法によって、路面反射の大きさを検知してもよい。例えば、路面粗さ検知部１３は、路面反射の大きさを検知する際、測距センサ２が探索波を送信するときの送信音圧又は測距センサ２が受信した反射波を受信信号に変換するときの受信ゲインを段階的に変化させるように送受信部３に指示する。そして、路面粗さ検知部１３は、段階的に送信音圧を変化させた場合の、又は段階的に受信ゲインを変化させた場合の各反射レベルを路面反射検知閾値Ｔｈ２４と比較し、路面反射の大きさを推定する。

または、路面粗さ検知部１３は、反射レベルの波形を積分して路面反射の波形面積を検知し、検知した波形面積の大きさに応じて路面反射の大きさを推定してもよい。
または、路面粗さ検知部１３は、反射レベルの波形を周波数解析してパワースペクトルを算出し、算出したパワースペクトルの大きさに応じて路面反射の大きさを推定してもよい。

次に、路面粗さ検知部１３は、検知した路面反射の大きさと予め定められた路面粗さ検知閾値とを比較し、路面の表面粗さを検知する。ここで、路面粗さ検知部１３は、路面反射の大きさの瞬時値を用いてもよいし、平均値、分散値、及び中央値等の統計値を用いてもよい。路面反射の大きさを示す瞬時値、並びに、平均値、分散値及び中央値等の統計値は、測距センサ２が受信した反射波の大きさに相関する特徴値である。路面粗さ検知部１３は、検知した路面の表面粗さを、閾値補正部１４へ通知する。

図１１は、実施の形態１の路面粗さ検知部１３による路面粗さ検知方法を示すグラフである。図１１の路面粗さ検知方法は、一次元の直線上で路面粗さを検知する例であり、第１特徴量は、路面反射の大きさの瞬時値、又は、平均値、分散値若しくは中央値等の統計値である。また、図１１のグラフには、第１特徴量に応じた第一の路面粗さ検知閾値Ｔｈ３１と第二の路面粗さ検知閾値Ｔｈ３２とが、予め定められている。路面粗さ検知部１３は、第一の路面粗さ検知閾値Ｔｈ３１より小さい範囲８１に、検知した路面反射の大きさに相当する特徴量が含まれている場合、路面の表面粗さが滑らかと判定する。一方、路面粗さ検知部１３は、第一の路面粗さ検知閾値Ｔｈ３１以上かつ第二の路面粗さ検知閾値Ｔｈ３２より小さい範囲８２に、検知した路面反射の大きさに相当する特徴量が含まれている場合、路面の表面粗さが中程度と判定する。また、路面粗さ検知部１３は、第二の路面粗さ検知閾値Ｔｈ３２以上である範囲８３に、検知した路面反射の大きさに相当する特徴量が含まれている場合、路面の表面粗さが粗いと判定する。

図１２は、実施の形態１の路面粗さ検知部１３による路面粗さ検知方法の別の例を示すグラフである。図１２の路面粗さ検知方法は、二次元特徴量空間上で路面粗さを検知する例であり、横軸は第１特徴量、縦軸は第２特徴量である。第１特徴量及び第２特徴量は、路面反射の大きさの瞬時値、平均値、分散値、又は中央値等のうちの任意の組み合わせである。例えば、第１特徴量は、複数の反射波から検知された路面反射の大きさの平均値であり、第２特徴量は、複数の反射波から検知された路面反射の大きさの分散値である。また、図１２のグラフには、第１特徴量と第２特徴量との組み合わせに応じた第一の路面粗さ検知閾値Ｔｈ３３と第二の路面粗さ検知閾値Ｔｈ３４とが、予め定められている。路面粗さ検知部１３は、第１特徴量及び第２特徴量が第一の路面粗さ検知閾値Ｔｈ３３より小さい範囲９１に、検知した路面反射の大きさに相当する特徴量が含まれている場合、路面の表面粗さが滑らかと判定する。一方、路面粗さ検知部１３は、第１特徴量及び第２特徴量が第一の路面粗さ検知閾値Ｔｈ３３以上かつ第二の路面粗さ検知閾値Ｔｈ３４より小さい範囲９２に、検知した路面反射の大きさに相当する特徴量が含まれている場合、路面の表面粗さが中程度と判定する。また、路面粗さ検知部１３は、第１特徴量及び第２特徴量が第二の路面粗さ検知閾値Ｔｈ３４以上である範囲９３に、検知した路面反射の大きさに相当する特徴量が含まれている場合、路面の表面粗さが粗いと判定する。

なお、図１１及び図１２の路面粗さ検知方法では、路面粗さ検知部１３は、値が異なる２個の路面粗さ検知閾値を用いて路面粗さを３段階に分類したが、これに限定されない。路面粗さ検知部１３は、１個の路面粗さ検知閾値を用いて路面粗さを２段階に分類してもよいし、３個以上の路面粗さ検知閾値を用いて路面粗さを４段階以上に分類してもよい。

次に、閾値補正部１４は、障害物判別部１２に対して予め定められている高さ判別閾値を、路面粗さ検知部１３により検知された路面の表面粗さに応じて補正する。このとき、閾値補正部１４は、路面の表面粗さが粗い場合、滑らかな場合に比べて高さ判別閾値が小さくなるように補正量を決定する。

図１３は、実施の形態１の閾値補正部１４による高さ判別閾値の補正方法を示すグラフである。図１３では、図３に示されたグラフの高さ判別閾値Ｔｈ１０を補正する例を示す。いま、障害物判別部１２が、高さ判別閾値Ｔｈ１０を用いて、障害物の高さを判別しようとしている。この高さ判別閾値Ｔｈ１０は、滑らかな路面上でチューニングされた値であるものとする。このとき、路面粗さ検知部１３において路面が粗いという検知結果が得られていたとすると、閾値補正部１４は、高さ判別閾値Ｔｈ１０が小さくなるように補正する。障害物判別部１２は、補正後の高さ判別閾値Ｔｈ１０ａを用いて、粗い路面上の障害物の高さを判別する。これにより、特徴量３１ａをもつ障害物は、補正前は低い障害物と判別されるが、補正後は高い障害物と正しく判別される。

図１３では、高さ判別閾値Ｔｈ１０が滑らかな路面上でチューニングされた値であるものと仮定したため、路面が粗いという検知結果に応じてこの高さ判別閾値Ｔｈ１０が小さくなるように補正された。一方、高さ判別閾値Ｔｈ１０が粗い路面上でチューニングされた値である場合、路面が滑らかであるという検知結果が得られたときにはこの高さ判別閾値Ｔｈ１０が大きくなるように補正される。

図１４は、実施の形態１の閾値補正部１４による特徴量の補正方法を示すグラフである。図１３と同様に図１４でも、路面粗さ検知部１３において路面が粗いという検知結果が得られているものとする。そのため、閾値補正部１４は、特徴量３１ａが大きくなるように補正することで、相対的に高さ判別閾値Ｔｈ１０を小さくする。障害物判別部１２は、高さ判別閾値Ｔｈ１０と補正後の特徴量３１ｂとを比較して、粗い路面上の障害物の高さを判別する。図１３の例では高さ判別閾値Ｔｈ１０を補正したが、この図１４の例のように反射波の大きさに相関する特徴量３１ａを補正することでも、図１３の例と同様の効果が得られる。

図１５は、実施の形態１の閾値補正部１４による高さ判別閾値の補正方法の別の例を示すグラフである。図１５では、図４に示されたグラフの第一の高さ判別閾値Ｔｈ１１と第二の高さ判別閾値Ｔｈ１２とを補正する例を示す。閾値補正部１４は、高さ判別閾値が複数ある場合も図１３と同様に、路面の表面粗さが粗い場合、滑らかな場合に比べて第一の高さ判別閾値Ｔｈ１１と第二の高さ判別閾値Ｔｈ１２とを小さくする。障害物判別部１２は、補正後の第一の高さ判別閾値Ｔｈ１１ａと補正後の第二の高さ判別閾値Ｔｈ１２ａとを用いて、粗い路面上の障害物の高さを判別する。なお、低い障害物で反射する反射波は路面の表面粗さの影響を受けにくく、高い障害物で反射する反射波は路面の表面粗さの影響を受けやすい。そのため、低い障害物である路面障害物と路上障害物とを判別するための第一の高さ判別閾値Ｔｈ１１の補正量より、高い障害物である路上障害物と走行障害物とを判別するための第二の高さ判別閾値Ｔｈ１２の補正量を大きくすることが好ましい。これにより、高さ判別の精度がより向上する。

図１５において、閾値補正部１４は、図１４と同様に路面の表面粗さに応じて特徴量を補正してもよい。

なお、図１３、図１４及び図１５では、閾値補正部１４が路面の表面粗さに応じて高さ判別閾値又は特徴量のいずれか一方を補正するようにしたが、障害物判別部１２が路面の表面粗さを特徴量の１つとして一次元追加した特徴量空間内で高さ判別を行ってもよい。図１６は、実施の形態１の障害物判別部１２による路面粗さを考慮した障害物判別方法を示すグラフである。図１６では、図４に示された第１特徴量と第２特徴量の二次元特量空間に対して、路面の表面粗さである第３特徴量が追加されている。また、図１６の三次元特徴量空間に対して、面状の高さ判別閾値Ｔｈ１０ｂが予め定められている。この高さ判別閾値Ｔｈ１０ｂは、三次元特徴量空間を低い障害物に対応する空間（特徴量３１ａが含まれる範囲）と高い障害物に対応する空間（特徴量３２ａが含まれる範囲）とに分割する。障害物判別部１２は、障害物検知部１１により検知された特徴量と路面粗さ検知部１３により検知された路面の表面粗さとに基づいて、図１６の三次元特徴量空間上に障害物がもつ特徴量をプロットし、プロットした特徴量と高さ判別閾値Ｔｈ１０ｂとを比較して障害物の高さを判別する。この場合、閾値補正部１４による補正処理が不要となる。なお、図１６では三次元特徴量空間に１つの高さ判別閾値が定められている例を示したが、複数の高さ判別閾値が定められていてもよい。

次に、路面粗さの検知タイミングについて説明する。図１７は、実施の形態１に係る障害物検知装置１の障害物検知動作と路面粗さ検知動作との状態遷移例を示す図である。図１７に示されるように、路面粗さの検知は、障害物検知が実施されていない期間に行われることが望ましい。より具体的には、路面粗さの検知が、測距センサ２を用いた車両の周辺監視機能が実施されていない期間、又は車両の周辺に障害物が検知されていない期間等に実施されることで、周辺監視機能を利用した運転支援動作が妨げられないようにする。なお、路面粗さの検知タイミングは、車両が停車又は低速走行している期間が望ましいが、通常走行している期間であってもよい。以下、路面粗さの検知タイミングの具体例を図１８〜図２５に示す。

（１）車両発進時
図１８は、実施の形態１における車両発進時の周辺環境例を示す俯瞰図である。この例では、車両１００の前側に４個の測距センサ２−１〜２−４が取り付けられており、車両の後ろ側にも４個の測距センサ２−５〜２−８が取り付けられている。各測距センサ２−１〜２−８は、測域１０１〜１０８をもつ。また、車両１００の周辺に駐車車両１１１，１１２，１１３、及び輪留め１１４，１１５が存在する。

図１９は、実施の形態１に係る障害物検知装置１の車両発進時の動作例を示すフローチャートである。障害物検知装置１は、図１９のフローチャートに示される動作を行っている間、ＣＡＮ（Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等を通じて車両情報を取得しているものとする。車両情報には、イグニッションスイッチのオンオフを示す情報、及びシフトポジションを示す情報等が含まれる。

障害物検知装置１は、車両１００のイグニッションスイッチがオンになった場合（ステップＳＴ１）、測距センサ２−１〜２−８による測距開始を送受信部３に指示する（ステップＳＴ２）。そして、障害物検知部１１は、測距センサ２−１〜２−８が受信した反射波の大きさに相関する特徴量を用いて、車両１００の周辺の障害物の有無を検知する。図１８の例では、測距センサ２−１，２−５により駐車車両１１１が検知され、測距センサ２−６，２−７により輪留め１１５が検知され、測距センサ２−８により輪留め１１４が検知される。

路面粗さ検知部１３は、車両１００のシフトポジションがパーキング（Ｐ）である場合（ステップＳＴ３“ＹＥＳ”）、障害物を検知していない測距センサ２（以下、「障害物非検知センサ」と称する）があるか否かを判定する（ステップＳＴ４）。このステップＳＴ４において、路面粗さ検知部１３は、障害物検知部１１による障害物の検知の有無に従い、測距センサ２−２，２−３，２−４を障害物非検知センサと判定する。路面粗さ検知部１３は、障害物非検知センサが存在する場合（ステップＳＴ４“ＹＥＳ”）、障害物非検知センサである測距センサ２−２，２−３，２−４による測距を送受信部３に指示する（ステップＳＴ５）。そして、路面粗さ検知部１３は、障害物非検知センサである測距センサ２−２，２−３，２−４が受信した反射波の大きさに相関する特徴量を用いて、路面の表面粗さを検知する（ステップＳＴ６）。

閾値補正部１４は、路面粗さ検知部１３により検知された路面の表面粗さに応じて、障害物判別部１２の高さ判別閾値を補正する（ステップＳＴ７）。その後、障害物判別部１２は、補正後の高さ判別閾値を用いて、障害物検知部１１が検知した障害物の高さを判別する。
これに対し、シフトポジションがパーキング（Ｐ）でない場合（ステップＳＴ３“ＮＯ”）、又は障害物非検知センサがない場合（ステップＳＴ４“ＮＯ”）、閾値補正部１４は、障害物判別部１２の高さ判別閾値を補正しない。その後、障害物判別部１２は、予め定められた、補正前の高さ判別閾値を用いて、障害物検知部１１が検知した障害物の高さを判別する。

なお、図１９のフローチャートでは、障害物検知装置１は、シフトポジションがパーキングである場合に路面粗さを検知するが、車両１００の周辺に障害物が検知されていない場合にはシフトポジションがパーキングでなくとも路面粗さを検知してもよい。

（２）車両前進走行時
図２０は、実施の形態１における車両前進走行時の周辺環境例を示す俯瞰図である。この例では、車両１００が矢印方向に前進走行している。この車両１００の左側に路上駐車車両１１６，１１７と縁石１１８が存在する。また、車両１００の右側の対向車線には走行車両１１９が存在する。

図２１は、実施の形態１に係る障害物検知装置１の車両前進走行時の動作例を示すフローチャートである。障害物検知装置１は、図２１のフローチャートに示される動作を行っている間、ＣＡＮ等を通じて車両情報を取得しているものとする。車両情報には、シフトポジションを示す情報等が含まれる。

障害物検知装置１は、測距センサ２−１〜２−８による測距開始を送受信部３に指示する（ステップＳＴ１１）。そして、障害物検知部１１は、測距センサ２−１〜２−８が受信した反射波の大きさに相関する特徴量を用いて、車両１００の周辺の障害物の有無を検知する。図２０の例では、測距センサ２−１，２−５により路上駐車車両１１７が検知され、測距センサ２−４により走行車両１１９が検知される。

路面粗さ検知部１３は、車両１００のシフトポジションがドライブ（Ｄ）である場合（ステップＳＴ１２“ＹＥＳ”）、周辺監視機能に使用されていない測距センサ２（以下、「機能上仕事のないセンサ」と称する）があるか否かを判定する（ステップＳＴ１３）。車両１００は、前進走行している場合、周辺監視機能として、例えば、前方監視、巻き込み防止、及び追い越し車両監視機能を実施する。そのため、車両１００の後ろ側に取り付けられた測距センサ２−６，２−７は周辺監視機能に使用されない。したがって、ステップＳＴ１３において、路面粗さ検知部１３は、測距センサ２−６，２−７を機能上仕事のないセンサと判定する。

路面粗さ検知部１３は、機能上仕事のないセンサが存在する場合（ステップＳＴ１３“ＹＥＳ”）、機能上仕事のないセンサが障害物非検出センサであるか否かを判定する（ステップＳＴ１４）。このステップＳＴ１４において、路面粗さ検知部１３は、障害物検知部１１による障害物の検知の有無に従い、測距センサ２−６，２−７を機能上仕事のないセンサ、かつ、障害物非検出センサと判定する。路面粗さ検知部１３は、機能上仕事のないセンサ、かつ、障害物非検出センサが存在する場合（ステップＳＴ１４“ＹＥＳ”）、機能上仕事のないセンサ、かつ、障害物非検出センサである測距センサ２−６，２−７による測距を送受信部３に指示する（ステップＳＴ１５）。そして、路面粗さ検知部１３は、機能上仕事のないセンサ、かつ、障害物非検出センサである測距センサ２−６，２−７が受信した反射波の大きさに相関する特徴量を用いて、路面の表面粗さを検知する（ステップＳＴ１６）。

閾値補正部１４は、路面粗さ検知部１３により検知された路面の表面粗さに応じて、障害物判別部１２の高さ判別閾値を補正する（ステップＳＴ１７）。これに対し、シフトポジションがドライブ（Ｄ）でない場合（ステップＳＴ１２“ＮＯ”）、機能上仕事のないセンサがない場合（ステップＳＴ１３“ＮＯ”）、又は障害物非検知センサがない場合（ステップＳＴ１４“ＮＯ”）、閾値補正部１４は、障害物判別部１２の高さ判別閾値を補正しない。

（３）自動駐車モード時
図２２は、実施の形態１における自動駐車モード時の周辺環境例を示す俯瞰図である。この例における車両１００は、駐車を自動で行う自動駐車モード中に矢印方向に前進走行しながら、路上駐車車両１１６と路上駐車車両１１７とに挟まれた駐車スロット１２０を、測距センサ２を用いて検知しようとしている。

図２３は、実施の形態１に係る障害物検知装置１の自動駐車モード時の動作例を示すフローチャートである。障害物検知装置１は、図２３に示される動作を行っている間、ＣＡＮ等を通じて車両情報を取得しているものとする。車両情報には、自動運転モードであるか否かを示す情報等が含まれる。

障害物検知装置１は、測距センサ２−１〜２−８による測距開始を送受信部３に指示する（ステップＳＴ２１）。そして、障害物検知部１１は、測距センサ２−１〜２−８が受信した反射波の大きさに相関する特徴量を用いて、車両１００の周辺の障害物の有無を検知する。図２２の例では、測距センサ２−１，２−５により路上駐車車両１１７が検知され、測距センサ２−４により走行車両１１９が検知される。

路面粗さ検知部１３は、車両１００が自動駐車モードである場合（ステップＳＴ２２“ＹＥＳ”）、周辺監視機能に使用されていない、機能上仕事のないセンサがあるか否かを判定する（ステップＳＴ２３）。車両１００は、自動駐車モードである場合、周辺監視機能として、例えば、前方監視、巻き込み防止、及び追い越し車両監視機能を実施する。そのため、車両１００の後ろ側に取り付けられた測距センサ２−６，２−７は周辺監視機能に使用されない。したがって、ステップＳＴ２３において、路面粗さ検知部１３は、測距センサ２−６，２−７を機能上仕事のないセンサと判定する。

路面粗さ検知部１３は、機能上仕事のないセンサが存在する場合（ステップＳＴ２３“ＹＥＳ”）、機能上仕事のないセンサが障害物非検出センサであるか否かを判定する（ステップＳＴ２４）。このステップＳＴ２４において、路面粗さ検知部１３は、障害物検知部１１による障害物の検知の有無に従い、測距センサ２−６，２−７を機能上仕事のないセンサ、かつ、障害物非検出センサと判定する。

ステップＳＴ２５〜ＳＴ２７の動作は、図２１のステップＳＴ１５〜ＳＴ１７の動作と略同じであるため、説明を省略する。

（４）車両後退走行時
図２４は、実施の形態１に係る障害物検知装置１の車両後退走行時の周辺環境例を示す俯瞰図である。この例では、車両１００が、矢印方向へ後退走行しながら、輪留め１２６のある駐車スロットに駐車しようとしている。なお、車両１００の周辺には、駐車車両１２１，１２２，１２３，１２４、及び輪留め１２５，１２６，１２７，１２８が存在する。

図２５は、実施の形態１に係る障害物検知装置１の車両後走行時の動作例を示すフローチャートである。障害物検知装置１は、図２５に示される動作を行っている間、ＣＡＮ等を通じて車両情報を取得しているものとする。車両情報には、シフトポジションを示す情報等が含まれる。

障害物検知装置１は、測距センサ２−１〜２−８による測距開始を送受信部３に指示する（ステップＳＴ３１）。そして、障害物検知部１１は、測距センサ２−１〜２−８が受信した反射波の大きさに相関する特徴量を用いて、車両１００の周辺の障害物の有無を検知する。図２４の例では、測距センサ２−５により駐車車両１２１が検知される。

路面粗さ検知部１３は、車両１００のシフトポジションがリバース（Ｒ）である場合（ステップＳＴ３２“ＹＥＳ”）、周辺監視機能に使用されていない、機能上仕事のないセンサがあるか否かを判定する（ステップＳＴ３３）。車両１００は、後退走行している場合、周辺監視機能として、例えば、後方監視、巻き込み防止、及び追い越し車両監視機能を実施する。そのため、車両１００の前側に取り付けられた測距センサ２−２，２−３は周辺監視機能に使用されない。したがって、ステップＳＴ３３において、路面粗さ検知部１３は、測距センサ２−２，２−３を機能上仕事のないセンサと判定する。

路面粗さ検知部１３は、機能上仕事のないセンサが存在する場合（ステップＳＴ３３“ＹＥＳ”）、機能上仕事のないセンサが障害物非検出センサであるか否かを判定する（ステップＳＴ３４）。このステップＳＴ３４において、路面粗さ検知部１３は、障害物検知部１１による障害物の検知の有無に従い、測距センサ２−２，２−３を機能上仕事のないセンサ、かつ、障害物非検出センサと判定する。

ステップＳＴ３５〜ＳＴ３７の動作は、図２１のステップＳＴ１５〜ＳＴ１７の動作と略同じであるため、説明を省略する。

なお、図１９、図２１、図２３、及び図２５のフローチャートにおいて、路面粗さ検知部１３は、障害物を検知していない測距センサ２を用いて路面粗さを検知するが、障害物を検知している測距センサ２を用いて路面粗さを検知してもよい。例えば、路面粗さ検知部１３は、車両１００に設けられている測距センサ２−１〜２−Ｎのうち、予め定められた距離（例えば、１ｍ）より離れた距離にある障害物を検知している測距センサ２を特定する。そして、路面粗さ検知部１３は、特定した測距センサ２が受信した反射波の大きさに相関する特徴量のうち、上記予め定められた距離以内に相当する特徴量を用いて、路面の表面粗さを検知する。

図２６は、実施の形態１の路面粗さ検知部１３が、障害物を検知している測距センサ２を用いて路面粗さを検知する方法を示すグラフである。図２６のグラフにおいて、障害物検知部１１は、測距センサ２が受信した反射波の反射レベルを用いて、障害物反射波１３０の部位に障害物を検知したとする。路面粗さ検知部１３は、検知された障害物の距離が予め定められた距離より離れた距離である場合、この予め定められた距離以内に相当する伝搬距離を、路面粗さ検知範囲１３１に設定する。そして、路面粗さ検知部１３は、路面粗さ検知範囲１３１に含まれる路面反射波１３２の反射レベルを用いて、路面反射の大きさを検知すると共に路面の表面粗さを検知する。

最後に、実施の形態１に係る障害物検知装置１のハードウェア構成を説明する。図２７Ａ及び図２７Ｂは、実施の形態１に係る障害物検知装置１のハードウェア構成例を示す図である。障害物検知装置１における障害物検知部１１、障害物判別部１２、路面粗さ検知部１３、及び閾値補正部１４の機能は、処理回路により実現される。即ち、障害物検知装置１は、上記機能を実現するための処理回路を備える。処理回路は、専用のハードウェアとしての処理回路２００であってもよいし、メモリ２０２に格納されるプログラムを実行するプロセッサ２０１であってもよい。

図２７Ａに示されるように、処理回路が専用のハードウェアである場合、処理回路２００は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、又はこれらを組み合わせたものが該当する。障害物検知部１１、障害物判別部１２、路面粗さ検知部１３、及び閾値補正部１４の機能を複数の処理回路２００で実現してもよいし、各部の機能をまとめて１つの処理回路２００で実現してもよい。

図２７Ｂに示されるように、処理回路がプロセッサ２０１である場合、障害物検知部１１、障害物判別部１２、路面粗さ検知部１３、及び閾値補正部１４の機能は、ソフトウェア、ファームウェア、又はソフトウェアとファームウェアとの組み合わせにより実現される。ソフトウェア又はファームウェアはプログラムとして記述され、メモリ２０２に格納される。プロセッサ２０１は、メモリ２０２に格納されたプログラムを読みだして実行することにより、各部の機能を実現する。即ち、障害物検知装置１は、プロセッサ２０１により実行されるときに、図１９等のフローチャートで示されるステップが結果的に実行されることになるプログラムを格納するためのメモリ２０２を備える。また、このプログラムは、障害物検知部１１、障害物判別部１２、路面粗さ検知部１３、及び閾値補正部１４の手順又は方法をコンピュータに実行させるものであるとも言える。

ここで、プロセッサ２０１とは、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、処理装置、演算装置、又はマイクロプロセッサ等のことである。
メモリ２０２は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ）、又はフラッシュメモリ等の不揮発性もしくは揮発性の半導体メモリであってもよいし、ハードディスク又はフレキシブルディスク等の磁気ディスクであってもよいし、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ）又はＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）等の光ディスクであってもよい。
障害物検知閾値、高さ判別閾値、路面反射検知閾値、路面粗さ検知閾値、及び路面粗さに応じた高さ判別閾値の補正量等は、メモリ２０２に格納される。

なお、障害物検知部１１、障害物判別部１２、路面粗さ検知部１３、及び閾値補正部１４の機能について、一部を専用のハードウェアで実現し、一部をソフトウェア又はファームウェアで実現するようにしてもよい。このように、障害物検知部１１、障害物判別部１２、路面粗さ検知部１３、及び閾値補正部１４における処理回路は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、又はこれらの組み合わせによって、上述の機能を実現することができる。

以上のように、実施の形態１に係る障害物検知装置１は、障害物検知部１１と、障害物判別部１２と、路面粗さ検知部１３と、閾値補正部１４とを備える。障害物検知部１１は、車両に設けられている測距センサ２が受信した反射波の大きさに相関する特徴量を用いて、車両の周辺における障害物の有無を検知する。障害物判別部１２は、特徴量と高さ判別閾値Ｔｈ１０とを比較して障害物検知部１１により検知された障害物の高さを判別する。路面粗さ検知部１３は、特徴量を用いて、車両の周辺の路面粗さを検知する。閾値補正部１４は、路面粗さ検知部１３により検知された路面粗さが粗い場合、滑らかな場合に比べて高さ判別閾値Ｔｈ１０を小さくする。このように、障害物検知装置１は、特徴量と高さ判別閾値Ｔｈ１０とを比較して障害物の高さを判別するので、車両が障害物に接近せずとも障害物の高さを判別できる。また、障害物検知装置１は、路面状態に応じて高さ判別閾値Ｔｈ１０を最適化するので、障害物の高さを精度よく判別できる。

また、障害物検知装置１は、車両が障害物に接近せずとも障害物の高さを判別できるので、図２０及び図２２のように車両が障害物と平行な方向に走行する場合に、精度よく障害物の高さを判別できる。また、障害物検知装置１は、複数の測距センサ２を用いる以外にも、単一の測距センサ２で異なる時間に探索波を送受信した結果を用いても、障害物の高さを判別できる。
さらに、障害物検知装置１は、図２２のように駐車スロットの奥に存在する障害物が、壁か縁石か段差かを判別できる。駐車スロットの奥に存在する障害物が車両のバンパよりも高いか低いかを判別できると、自動駐車モードにおいて車両の誘導経路の最適化及び駐車位置の最適化が可能となる。その結果、車両は、バンパに衝突しない低い障害物に対する不必要な警告又はブレーキを抑圧でき、また、当該低い障害物に対して車両を適切なクリアランスで駐車して乗員の乗り降りを容易にできるため、乗員の利便性が向上する。
また、障害物検知装置１は、図２２のように自動駐車モードにおいて駐車スロットを検知する際、２段の高さを有する縁石で仕切られた駐車スロットが存在していたとしてもその縁石の高さを正しく検知でき、結果として駐車スロットを正しく検知できる。

また、障害物検知装置１は、車両が障害物に接近せずとも障害物の高さを判別できるので、特許文献１に係る物体検知装置のような従来のものよりも遠方から障害物の高さを判別できる。そのため、車両は、自動運転をより高速化及び最適化して衝突回避でき、よって乗員の利便性が向上する。

また、障害物検知装置１が複数の測距センサ２を用いる場合、測距センサ２を車両に取り付ける高さの制約がないため、デザイン性及び設計容易性が向上する。

また、実施の形態１の障害物判別部１２は、特徴量と第一の高さ判別閾値Ｔｈ１１とを比較して障害物が路面障害物か路上障害物かを判別すると共に、特徴量と第一の高さ判別閾値Ｔｈ１１より大きい第二の高さ判別閾値Ｔｈ１２とを比較して障害物が路上障害物か走行障害物かを判別する構成であってもよい。
この場合、閾値補正部１４は、路面粗さが粗い場合、滑らかな場合に比べて第一の高さ判別閾値Ｔｈ１１又は第二の高さ判別閾値Ｔｈ１２の少なくとも一方を小さくする。この構成により、障害物検知装置１は、路面障害物、路上障害物、及び走行障害物を精度よく判別できる。
また、閾値補正部１４は、第一の高さ判別閾値Ｔｈ１１の補正量よりも第二の高さ判別閾値Ｔｈ１２の補正量を大きくすることにより、路面障害物、路上障害物、及び走行障害物をより精度よく判別できる。

また、実施の形態１の路面粗さ検知部１３は、車両に設けられている測距センサ２−１〜２−Ｎのうち、障害物を検知しておらず、かつ、車両の周辺監視に使用されていない測距センサ２を特定し、特定した測距センサ２が受信した反射波の大きさに相関する特徴量と１つ以上の路面粗さ検知閾値とを比較して路面粗さを２段階以上に分類する。この構成により、障害物検知装置１は、周辺監視機能を利用する運転支援動作等を妨げることなく、路面粗さを検知して高さ判別閾値を補正できる。

また、実施の形態１の路面粗さ検知部１３は、車両に設けられている測距センサ２−１〜２−Ｎのうち、予め定められた距離より離れた距離にある障害物を検知している測距センサ２を特定し、特定した測距センサ２が受信した反射波の大きさに相関する特徴量のうちの上記予め定められた距離以内に相当する特徴量と１つ以上の路面粗さ検知閾値とを比較して路面粗さを２段階以上に分類する。この構成により、障害物検知装置１は、周辺監視機能を利用する運転支援動作等を妨げることなく、障害物検知と路面粗さ検知とを同時に実施できる。

なお、本発明はその発明の範囲内において、実施の形態の任意の構成要素の変形、又は実施の形態の任意の構成要素の省略が可能である。

この発明に係る障害物検知装置は、例えば、周辺監視、衝突回避、又は駐車支援に係る制御に応用することができる。

１ 障害物検知装置、２，２−１〜２−８，２−Ｎ 測距センサ、３ 送受信部、１１ 障害物検知部、１２ 障害物判別部、１３ 路面粗さ検知部、１４ 閾値補正部、３１，３２，４１，４２，４３，８１，８２，８３，９１，９２，９３ 範囲、３１ａ，３１ｂ，３２ａ，４１ａ，４２ａ，４３ａ 特徴量、５１，６１ 路面、５２，６２，７１ 探索波、５３，６３，７２，７３ 反射波、５４，６４，１３２ 路面反射波、５５，６５ 障害物、５６，６６，１３０ 障害物反射波、１００ 車両、１０１〜１０８ 測域、１１１，１１２，１１３，１２１，１２２，１２３，１２４ 駐車車両、１１４，１１５，１２５，１２６，１２７，１２８ 輪留め、１１６，１１７ 路上駐車車両、１１８ 縁石、１１９ 走行車両、１２０ 駐車スロット、１３１ 路面粗さ検知範囲、２００ 処理回路、２０１ プロセッサ、２０２ メモリ、Ｔｈ１ 障害物検知閾値、Ｔｈ１０，Ｔｈ１０ａ，Ｔｈ１０ｂ 高さ判別閾値、Ｔｈ１１，Ｔｈ１１ａ 第一の高さ判別閾値、Ｔｈ１２，Ｔｈ１２ａ 第二の高さ判別閾値、Ｔｈ２１ 第一の路面反射検知閾値、Ｔｈ２２ 第二の路面反射検知閾値、Ｔｈ２３ 第三の路面反射検知閾値
Ｔｈ２４ 路面反射検知閾値、Ｔｈ３１，Ｔｈ３３ 第一の路面粗さ検知閾値、Ｔｈ３２，Ｔｈ３４ 第二の路面粗さ検知閾値。

Claims (6)

1. 車両に設けられている測距センサが受信した反射波の大きさに相関する特徴量を用いて前記車両の周辺における障害物の有無を検知する障害物検知部と、
   前記特徴量と高さ判別閾値とを比較して前記障害物検知部により検知された前記障害物の高さを判別する障害物判別部と、
   前記特徴量を用いて前記車両の周辺の路面粗さを検知する路面粗さ検知部と、
   前記路面粗さ検知部により検知された前記路面粗さが粗い場合、滑らかな場合に比べて前記高さ判別閾値を小さくする閾値補正部とを備える障害物検知装置。
2. 前記障害物判別部は、前記特徴量と第一の高さ判別閾値とを比較して前記障害物が路面障害物か路上障害物かを判別すると共に、前記特徴量と前記第一の高さ判別閾値より大きい第二の高さ判別閾値とを比較して前記障害物が前記路上障害物か走行障害物かを判別し、
   前記閾値補正部は、前記路面粗さが粗い場合、滑らかな場合に比べて前記第一の高さ判別閾値又は前記第二の高さ判別閾値の少なくとも一方を小さくすることを特徴とする請求項１記載の障害物検知装置。
3. 前記閾値補正部は、前記第一の高さ判別閾値及び前記第二の高さ判別閾値の双方を補正する場合、前記第一の高さ判別閾値の補正量よりも前記第二の高さ判別閾値の補正量を大きくすることを特徴とする請求項２記載の障害物検知装置。
4. 前記路面粗さ検知部は、前記車両に設けられている前記測距センサのうち、前記障害物を検知しておらず、かつ、前記車両の周辺監視に使用されていない測距センサを特定し、特定した前記測距センサが受信した反射波の大きさに相関する特徴量と１つ以上の路面粗さ検知閾値とを比較して前記路面粗さを２段階以上に分類することを特徴とする請求項１記載の障害物検知装置。
5. 前記路面粗さ検知部は、前記車両に設けられている前記測距センサのうち、予め定められた距離より離れた距離にある前記障害物を検知している測距センサを特定し、特定した前記測距センサが受信した反射波の大きさに相関する特徴量のうちの前記予め定められた距離以内に相当する特徴量と１つ以上の路面粗さ検知閾値とを比較して前記路面粗さを２段階以上に分類することを特徴とする請求項１記載の障害物検知装置。
6. 前記路面粗さ検知部は、前記車両が自動駐車モードである場合、又は前記車両のシフトポジションがパーキング、ドライブ、若しくはリバースである場合、前記路面粗さを検知することを特徴とする請求項１記載の障害物検知装置。

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