WO2015119298A1 - ビームセンサの軸ずれ検出装置 - Google Patents

ビームセンサの軸ずれ検出装置 Download PDF

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高木　亮
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    • G01S2013/9327—Sensor installation details
    • G01S2013/93271—Sensor installation details in the front of the vehicles

Definitions

  • This disclosure relates to a technique for detecting an axis deviation of a beam sensor mounted on a vehicle.
  • the axis deviation of the beam sensor means that a reference axis (hereinafter referred to as a beam axis) along the traveling direction of the beam output from the beam sensor is deviated from a previously designed axis position. .
  • a beam sensor has been used to perform various controls for improving the driving safety of a vehicle.
  • This beam sensor detects a target existing around the vehicle by transmitting a probe beam such as a laser beam, an ultrasonic wave, and a millimeter wave and detecting a reflected beam.
  • the beam sensor is attached to a predetermined mounting position of the vehicle so that the exploration beam is irradiated to a predetermined irradiation range, and its beam axis coincides with a predetermined axial position. For this reason, if the mounting position of the radar sensor is deviated from a predetermined mounting position due to some factor, the beam axis may be shifted from a pre-designed axial position. There is a risk that the waves will not be irradiated. Thereby, the detection accuracy of the target in a beam sensor falls, and there exists a possibility that the problem that the precision of various controls which improve the driving
  • the technique described in Patent Document 1 is located on the side of the traveling direction of a vehicle on which a radar beam sensor is mounted, and other targets are located near a stationary target extending along the traveling direction. The absence is detected based on the captured image.
  • this technology transmits a radar signal and detects whether the difference between the distribution direction of the reflection point of the radar signal on the stationary target and the reference direction is greater than or equal to the reference value. To do. Based on the detection result, this technique determines whether or not an axis deviation occurs with respect to the radar beam axis in a horizontal plane including the radar beam axis, that is, in a plane including the radar beam axis along the vehicle width direction. Judge.
  • Patent Document 2 detects a vanishing point based on an image captured while a vehicle equipped with a laser beam sensor is traveling.
  • This technology detects an error between the laser beam delivery direction and the vehicle straight direction based on the detected vanishing point and the laser beam delivery direction when adjusting the laser beam axis, that is, when the vehicle is stopped. To do.
  • This technique corrects the laser beam transmission direction based on the detected error.
  • Patent Document 1 The technique described in Patent Document 1 described above is for detecting an axis deviation in a horizontal plane including a radar beam axis. That is, with the technique described in Patent Document 1, it is difficult to detect an axis deviation with respect to the radar beam axis in a vertical plane including the radar beam axis, that is, in a plane including the radar beam axis along the vehicle height direction. Met.
  • Patent Document 2 does not correct the laser beam transmission direction based on vanishing points detected from an image captured while a vehicle equipped with a laser beam sensor is running. it can.
  • this technique corrects the laser beam transmission direction when the laser beam axis is adjusted, that is, when the vehicle is stopped. Therefore, with this technology, it has been difficult to detect the axial deviation of the laser beam sensor when the vehicle is traveling.
  • an object of this disclosure is to provide a technique for detecting an axis deviation in a vertical plane including a beam axis in a beam sensor mounted on a vehicle when the vehicle is traveling.
  • An axis deviation detection device irradiates a search beam toward the front of the host vehicle via a beam sensor and receives a reflected beam based on the irradiated search beam.
  • a beam recognition unit that repeatedly performs the first target recognition process is provided.
  • the axis deviation detection device includes an image recognition unit that repeatedly performs the second target recognition process on the front side of the host vehicle based on the captured image in front of the host vehicle captured by the image sensor. Further, the axis deviation detection device is configured to travel at least in front of the host vehicle based on the first target recognition processing result by the beam recognition unit and the second target recognition processing result by the image recognition unit.
  • an axis deviation detection unit that detects an axis deviation of the beam axis with respect to the design beam axis position in a vertical plane including the beam axis of the beam sensor according to the calculated ratio value is provided.
  • FIG. 2B is an explanatory diagram showing detection ranges of the radar sensor and the image sensor shown in FIG. 1 as in FIG. 2A.
  • FIG. 2A is the flowcharts showing the vertical-axis-shift detection process (vertical misalignment detecting routine) performed by the target recognition apparatus shown in FIG.
  • FIG. 2A is the flowcharts showing the vertical-axis-shift detection process (vertical misalignment detecting routine) performed by the target recognition apparatus shown in FIG.
  • FIG. 2A shows the distance determination table
  • FIG. 5 is a graph showing the relationship between the distance from the host vehicle to the preceding vehicle and the target twin recognition ratio when weighting is not performed on the first counter, the second counter, and the third counter. . Is the relationship between the distance from the host vehicle to the preceding vehicle and the target double recognition ratio when weighting is performed on at least one of the first counter, the second counter, and the third counter. It is a graph to show.
  • FIG. 10B is a diagram for explaining the effect of the vertical axis deviation detection processing according to the first embodiment in cooperation with FIG. 10B.
  • FIG. 10B is a diagram for explaining the effect of the vertical axis deviation detection processing according to the first embodiment in cooperation with FIG. 10A.
  • FIG. 10D is figures explaining the detection count process which concerns on the said 2nd Embodiment in cooperation with FIG. 10D.
  • the driving support system 1 includes a radar sensor 10, an image sensor 20, a target recognition device 30, and a driving support execution device 40, and is mounted on a vehicle V. .
  • the target recognition device 30 is connected to each of the radar sensor 10, the image sensor 20, and the driving support execution device 40 so as to be able to communicate with each other.
  • the radar sensor 10 irradiates a radar wave (radar beam) toward a first search area (first detection range) set in front of the host vehicle, and receives the reflected wave (reflected beam).
  • the image sensor 20 captures an image of the second exploration area set in front of the vehicle V.
  • the target recognition device 30 recognizes various targets existing in the first and second search areas according to the detection results of the radar sensor 10 and the image sensor 20.
  • the driving support execution device 40 controls various devices mounted in the vehicle V according to the processing result (target information) in the target recognition device 30 and executes predetermined driving support. Below, each structure of the driving assistance system 1 is demonstrated concretely.
  • the radar sensor 10 is configured as a well-known FMCW (Frequency Modulated Continuous Wave) radar installed in front of the vehicle V.
  • the radar sensor 10 detects a target existing in the first exploration region using millimeter waves by cooperating with the target recognition device 30, particularly the normal detection process thereof.
  • the radar sensor 10 is, for example, disposed near the center below the front end of the vehicle V, and has a transmission wave (in which the frequency is linearly increased (up-modulated) and decreased (down-modulated) with respect to time ( A transmission beam is transmitted toward the first search region via the transmission antenna.
  • the radar sensor 10 receives a radio wave (reflected beam) reflected by a front target via a receiving antenna.
  • the radar sensor 10 mixes a transmission wave (transmission beam) and a reception wave (reception beam), and extracts a beat signal having a beat frequency corresponding to the distance R and the relative velocity V between the radar sensor 10 and the target. .
  • At least one of the transmission antenna and the reception antenna in the radar sensor 10 is configured by an array antenna.
  • a combination of a transmission antenna and a reception antenna is called a channel.
  • the radar sensor 10 extracts a beat signal for each channel.
  • the radar sensor 10 AD-converts the extracted beat signal by an AD converter and outputs the signal, and the output digital beat signal is input to the target recognition device 30.
  • the image sensor 20 is composed of, for example, a CCD camera disposed near the center above the front end of the vehicle V.
  • This CCD camera has a second detection range that is an angle range (view angle range) wider than the detection range of the radar sensor 10, that is, a second search area (see FIG. 2A). That is, as shown in FIG. 2A, the first exploration area (first detection range) by the radar sensor 10 is horizontal (the width direction of the vehicle V, hereinafter referred to as the vehicle width direction) around the beam axis of the radar beam. ), For example, a fan-shaped region having a predetermined angle of view.
  • the second exploration area (second detection range) by the image sensor 20 is an area that spreads in a fan shape, for example, so as to have a predetermined angle of view along the horizontal direction (vehicle width direction) with the optical axis as the center. is there. 2A, the beam axis of the radar sensor 10 and the optical axis of the image sensor 20 coincide with each other when viewed from above the vehicle. Further, the first exploration area (first detection range) by the radar sensor 10 also extends along the vertical direction (the height direction of the vehicle V, hereinafter referred to as the height direction) around the beam axis of the radar sensor 10. For example, it has a fan shape so as to have a predetermined angle of view.
  • the second exploration region (second detection range) by the image sensor 20 extends, for example, in a fan shape so as to have a predetermined angle of view along the vertical direction (height direction) around the optical axis. (See FIG. 2B). Further, for example, the optical axis of the image sensor 20 is inclined slightly downward with respect to the traveling direction of the vehicle V, whereas the beam axis of the radar sensor 10 is substantially parallel to the traveling direction of the vehicle V. It extends. As a result, at least a part of the first search area and the second search area overlap each other.
  • the image sensor 20 detects a predetermined target (vehicle, pedestrian, etc.) existing within the imaging range by performing known image processing such as template matching on the imaging data captured by the CCD camera.
  • the image sensor 20 transmits information on the target (hereinafter referred to as an image target) detected by the image processing to the target recognition device 30 as image target information.
  • the image target information includes at least information about the type, size, and position (distance, azimuth) of the detected image target.
  • the target recognizing device 30 is mainly configured by a microcomputer including a CPU, a ROM, a RAM, and the like.
  • the target recognition apparatus 30 includes a digital signal processor (DSP) for executing signal processing such as fast Fourier transform (FFT).
  • DSP digital signal processor
  • FFT fast Fourier transform
  • the target recognition device 30 generates a target information to be provided to the driving support execution device 40 in accordance with the beat signal acquired from the radar sensor 10, and the image target information acquired from the image sensor 20.
  • an image recognition unit 30b that generates target information to be provided to the driving support execution device 40.
  • the target recognizing device 30 generates a design beam of the radar beam axis in the vertical plane including the radar beam axis, that is, in the vertical plane including the radar beam axis along the vehicle height direction, generated in the radar sensor 10.
  • a shaft misalignment detection unit 30c that performs vertical shaft misalignment detection processing for detecting a shaft misalignment with respect to the shaft position is provided. Since the target recognition process follows a known technique, a detailed description thereof is omitted here. The vertical axis deviation detection process will be described later.
  • the target recognition device 30 functions as a beam misalignment detection device of the beam sensor and has functional configurations corresponding to a beam recognition unit, an image recognition unit, and an axis misalignment detection unit.
  • the driving support execution device 40 includes at least a monitor that displays various images and a speaker that outputs alarm sound and guidance sound as in-vehicle devices to be controlled.
  • the driving support execution device 40 may further include various control devices that control an internal combustion engine (engine), a power train mechanism, a brake mechanism, and the like mounted on the vehicle V as in-vehicle devices to be controlled. .
  • the target recognition device 30 starts the vertical axis deviation detection process according to the start of the engine of the vehicle V, and ends the vertical axis deviation detection process according to the stop of the engine after the start.
  • the target recognizing device 30 executes a detection count process that is a subroutine. Details of the detection count process will be described later. Thereafter, the vertical axis deviation detection process proceeds to step S20.
  • step S20 the target recognizing device 30 executes a target bi-recognition ratio calculation process that is a subroutine. Details of the target bi-recognition ratio calculation process will be described later. Thereafter, the vertical axis deviation detection process proceeds to step S30. In step S30, the target recognizing device 30 executes an abnormal recognition rate calculation process that is a subroutine. Details of the abnormal recognition rate calculation processing will be described later. Thereafter, the vertical axis deviation detection process proceeds to step S40.
  • step S40 the target recognition device 30 executes a vertical axis deviation amount calculation process that is a subroutine. Details of the vertical axis deviation amount calculation processing will be described later. Thereafter, the vertical axis deviation detection process returns to step S10. [2.1. Explanation of detection count processing] Next, the detection count process, which is a subroutine in step S10 of the vertical axis deviation detection process, will be described with reference to the flowchart of FIG. 4A.
  • step S1110 the target recognition device 30 determines whether or not the image target and the millimeter wave target match.
  • the image target refers to a preceding vehicle that has been image-recognized by the image sensor 20
  • the millimeter wave target refers to a preceding vehicle that has been radar-recognized by the radar sensor 10.
  • the coincidence between the image target and the millimeter wave target means that the same target is recognized (bi-recognized) by both the radar sensor 10 and the image sensor 20.
  • the target recognition device 30 determines whether or not the same preceding vehicle has been recognized by both the radar sensor 10 and the image sensor 20.
  • the target recognition device 30 includes identification information (for example, appearance information of the millimeter wave target) included in the millimeter wave target obtained based on the radar recognition result by the radar sensor 10 and an image by the image sensor 20. It is determined whether or not the identification information (for example, appearance information of the image target) included in the image target obtained based on the recognition result matches. If the identification information included in the millimeter wave target matches the identification information included in the image target as a result of this determination, the target recognition device 30 is the same by both the radar sensor 10 and the image sensor 20. It is determined that the target, i.e., the same preceding vehicle is recognized. If the determination at step S1110 is affirmative (S1110: YES), the detection count process proceeds to step S1120. On the other hand, if the determination is negative (S1110: NO), the detection count process proceeds to step S1130.
  • identification information for example, appearance information of the millimeter wave target
  • step S1120 the target recognition device 30 performs target distance determination. Specifically, the target recognizing device 30 determines the distance between the host vehicle V and the preceding vehicle that has undergone radar recognition and image recognition. For the target distance determination, either the radar recognition result or the image recognition result may be used. Thereafter, the detection count process proceeds to step S1140.
  • step S1130 the target recognition device 30 performs target distance determination. Specifically, the target recognition device 30 determines the distance between the host vehicle V and the preceding vehicle that has been image-recognized. Note that the result of image recognition is used for the target distance determination. Thereafter, the detection count process proceeds to step S1170.
  • step S1140 the target recognition device 30 determines whether the radar recognition result is abnormal recognition. Specifically, the target recognition device 30 determines whether or not the radar recognition result by the radar sensor 10 is an abnormal recognition result. If the determination result is affirmative, that is, if the radar recognition result is an abnormal recognition result (step S1140: YES), the detection count process proceeds to step S1160. On the other hand, when a negative determination is made, that is, when the radar recognition result is a normal recognition result (step S1140: NO), the detection count process proceeds to step S1150.
  • the abnormal recognition result means a result different from the normal recognition result, for example.
  • the resolution of the radar recognition result is inferior to the resolution of the radar recognition result in the normal case, or when the same target is detected continuously (periodically), in a certain cycle, due to disturbance,
  • the case where the target cannot be detected is included in the abnormal recognition result.
  • the target recognizing device 30 increments the first counter C1 of hardware or software prepared in the own device 30.
  • the target recognizing device 30 is exemplified in FIG. 4B and refers to the distance determination table prepared in the own device 30 to determine the distance between the own vehicle V determined in step S1120 and the preceding vehicle.
  • the first counter C1 corresponding to is incremented.
  • the first counter C1 is a counter indicating the number of times the preceding vehicle has been normally recognized by the radar, and is prepared for each distance area set in the distance determination table.
  • distance areas are set in increments of 10 m from 0 m to 100 m.
  • one distance area is set for 100 m or more, and distance indexes “1” to “11” are assigned to the distance areas, respectively.
  • distance areas (steps) other than 10 m and the number of distance areas may be sufficient. Thereafter, the target recognition device 30 ends the detection count process.
  • the target recognizing device 30 increments the second counter C2 of hardware or software prepared in the own device 30.
  • the target recognizing device 30 refers to the distance determination table illustrated in FIG. 4B, and the second counter C2 to which the distance between the host vehicle V and the preceding vehicle determined in step S1120 is applicable. Is incremented.
  • the second counter C2 is a counter that indicates the number of times that the preceding vehicle has been abnormally recognized by the radar, and is set for each distance region set in the distance determination table. Thereafter, the target recognition device 30 ends the detection count process.
  • the target recognizing device 30 increments the third counter C3 of hardware or software prepared in the own device 30.
  • the target recognizing device 30 refers to the distance determination table illustrated in FIG. 4B, and the third counter C3 corresponding to the distance between the host vehicle V and the preceding vehicle determined in step S1130. Is incremented.
  • the third counter C3 is a counter that indicates the number of times that the preceding vehicle has only been recognized without radar recognition, and is set for each distance region set in the distance determination table. Thereafter, the target recognition device 30 ends the detection count process.
  • target bi-recognition ratio calculation processing which is a subroutine of vertical axis deviation detection processing, will be described with reference to FIG.
  • the target recognizing device 30 executes the target bi-recognition ratio calculation process when the vertical axis deviation detection process proceeds to step S20.
  • the target recognition device 30 multiplies each value of the first counter C1 by a corresponding first coefficient, and multiplies each value of the second counter C2 by a corresponding second coefficient, Each value of the third counter C3 is multiplied by the corresponding third coefficient (see FIG. 5A).
  • an experiment was performed to weight each of the values of the first counter C1, the second counter C2, and the third counter C3.
  • Etc. are set in advance. An example of the setting will be described with reference to a graph showing the relationship between the distance from the host vehicle V to the preceding vehicle exemplified in FIG.
  • the weight in the region where the distance from the host vehicle V to the preceding vehicle is small is relatively smaller than the weight in the region where the distance from the host vehicle V to the preceding vehicle is large.
  • Set the correct coefficient In other words, a coefficient is set such that the weight in the region where the distance from the host vehicle V to the preceding vehicle is large is relatively larger than the weight in the region where the distance from the host vehicle V to the preceding vehicle is small.
  • a counter with a distance of less than ⁇ m between the vehicle V and the preceding vehicle is multiplied by a coefficient ⁇ of a numerical value “0”. Thereby, the information of the distance area where the difference is difficult to be removed is deleted to improve the overall accuracy (see FIG. 6B).
  • the target recognition device 30 calculates a target / both recognition ratio. Specifically, the target recognition device 30 sets the weighted first counter C1 value and the weighted first counter C1 value to the weighted first counter C1 for each distance region set in the distance determination table.
  • the target double recognition ratio is calculated by dividing the value of the second counter C2 and the weighted third counter C3 by the added value (expressed as a percentage (%), see FIG. 5B).
  • the target recognizing device 30 executes an abnormal recognition rate calculation process when the vertical axis deviation detection process proceeds to step S30. First, the target recognition device 30 multiplies each value of the first counter C1 by a corresponding first coefficient, and multiplies each value of the second counter C2 by a corresponding second coefficient ( (See FIG. 5A).
  • the target recognition device 30 calculates an abnormal recognition rate. Specifically, the target recognizing device 30 sets the value of the weighted second counter C2, the value of the weighted first counter C1, and the weighted value for each distance region set in the distance determination table. The value of the second counter C2 is divided by the added value and expressed as a percentage (%) (see FIG. 5C).
  • the target recognizing device 30 executes the vertical axis deviation amount calculation process when the vertical axis deviation detection process proceeds to step S40.
  • the target recognizing device 30 generates the radar sensor 10 in the vertical plane including the radar beam axis according to the target bi-recognition ratio calculated in step S20 and the abnormal recognition ratio calculated in step S30.
  • An axis deviation amount (hereinafter referred to as a vertical axis deviation amount) with respect to the design beam axis position of the radar beam axis is estimated (vertical axis deviation estimation process).
  • the target recognizing device 30 is exemplified in FIG. 7A and refers to the map M prepared in the own device 30, and the area on the map M to which the calculated FSN ratio and abnormal recognition ratio correspond.
  • the target recognition device 30 determines that the vertical axis deviation amount of the value assigned to the specified region has occurred (see FIG. 7B).
  • each region on the map M and the value of the vertical axis deviation amount assigned to each region are set in advance by experiments or the like. For example, regarding the target bi-recognition ratio, the larger the target bi-recognition ratio value, the smaller the vertical axis deviation (absolute value), and the smaller the target bi-recognition ratio value, the smaller the vertical axis deviation (absolute value) There is a big tendency.
  • the vertical axis deviation amount tends to be positive when the abnormal recognition ratio value is large, and the vertical axis deviation amount tends to be negative when the abnormal recognition ratio value is small.
  • the vertical axis deviation amount tends to be positive when the abnormal recognition ratio value is large, and the vertical axis deviation amount tends to be negative when the abnormal recognition ratio value is small.
  • a case where the radar beam axis is shifted upward with respect to the design beam axis position is a positive shift amount
  • a case where the radar beam axis is shifted downward is a negative shift amount. Therefore, according to this, each area on the map M and the value of the vertical axis deviation amount assigned to each area are set.
  • the vertical axis deviation amount is estimated as “ ⁇ degrees (deg)”. It is.
  • the target recognition device 30 in the driving support system 1 performs radar recognition of at least one preceding vehicle traveling in front of the host vehicle V and images the front of the host vehicle. Image recognition of a preceding vehicle traveling ahead of the host vehicle V is performed based on the captured image. Then, the target recognition device 30 is based on the radar recognition result and the image recognition result of the preceding vehicle, and the number of times that at least one preceding vehicle is recognized by both the radar recognition and the image recognition is the number of times that the preceding vehicle is recognized by at least the image recognition. Calculate the percentage of An example of this ratio is the above-described dual recognition ratio.
  • the target recognizing device 30 detects an axis shift of the radar beam axis with respect to the design beam axis position in a vertical plane including the radar beam axis according to the calculated ratio value (see FIGS. 10A and 10B).
  • the radar sensor 10 is configured to detect a target existing in a predetermined search area using a millimeter wave as a search beam, but the present disclosure is limited to this. It is not a thing.
  • the radar sensor 10 may be configured to detect a target existing in a predetermined exploration region using another exploration wave such as a laser beam or an ultrasonic wave as an exploration beam.
  • the target recognizing device 30 detects the axis deviation in the vertical plane including the radar beam axis of the radar sensor 10 based on the radar recognition result and the image recognition result for the preceding vehicle.
  • the vehicle height may be taken into consideration.
  • the target recognition device 30 executes the detection count process according to the second embodiment illustrated in FIG. .
  • the target recognition apparatus 30 performs the target bi-recognition ratio calculation process according to the second embodiment illustrated in FIG.
  • the target recognition apparatus 30 executes the abnormal recognition rate calculation process according to the second embodiment illustrated in FIG. 9 when the vertical axis deviation detection process shifts to the abnormal recognition rate calculation process of step S30.
  • the vertical axis deviation amount calculation processing executed when the vertical axis deviation detection processing shifts to the vertical axis deviation amount calculation processing in step S40 is the same as the vertical axis deviation amount calculation processing in the first embodiment. is there.
  • the target recognizing device 30 determines whether or not the image target and the millimeter wave target match.
  • the target recognition device 30 determines whether or not the same preceding vehicle has been recognized by both the radar sensor 10 and the image sensor 20. If the determination is affirmative (S1205: YES), the detection count process proceeds to step S1210. On the other hand, if the determination is negative (S1205: NO), the detection count process proceeds to step S1215.
  • step S1210 the target recognition device 30 performs target distance determination. Specifically, the target recognizing device 30 determines the distance between the host vehicle V and the preceding vehicle that has undergone radar recognition and image recognition. For the target distance determination, either the radar recognition result or the image recognition result may be used. Thereafter, the detection count process proceeds to step S1220.
  • step S1215 as in step S1130, the target recognition device 30 performs target distance determination. Specifically, the target recognition device 30 determines the distance between the host vehicle V and the preceding vehicle that has been image-recognized. Note that the result of image recognition is used for the target distance determination. Thereafter, the detection count process proceeds to step S1235.
  • the target recognition device 30 determines whether or not the radar recognition result is abnormal recognition. Specifically, the target recognition device 30 determines whether or not the radar recognition by the radar sensor 10 is normal. If the determination result is affirmative, that is, if the radar recognition result is an abnormal recognition result (S1220: YES), the detection count process proceeds to step S1230. On the other hand, when a negative determination is made, that is, when the radar recognition result is a normal recognition result (S1220: NO), the detection count process proceeds to step S1225.
  • step S1225 the target recognition device 30 determines whether the vehicle height of the preceding vehicle is higher than the vehicle height of the standard vehicle. Specifically, the target recognition device 30 determines whether the vehicle height of the preceding vehicle is greater than a predetermined threshold using the result of image recognition.
  • the predetermined threshold is for the purpose of excluding preceding vehicles having a vehicle height higher than that of a standard vehicle, such as a truck, in order to increase the accuracy of vertical axis deviation detection based on the vertical axis deviation detection process. This is a value to be set, and is set in advance by experiments or the like (see FIGS. 10C and 10D). If the result of determination in step S1225 is affirmative (S1225: YES), the detection count process proceeds to step S1245. On the other hand, if the determination is negative (S1225: NO), the detection count process proceeds to step S1240.
  • step S1230 similar to the process in step S1225, the target recognition device 30 determines whether the vehicle height of the preceding vehicle is higher than the vehicle height of the standard vehicle. Specifically, the target recognition device 30 determines whether the vehicle height of the preceding vehicle is larger than the predetermined threshold using the result of image recognition. If the result of determination in step S1230 is affirmative (S1230: YES), the detection count process proceeds to step S1255. On the other hand, if the determination is negative (S1230: NO), the detection count process proceeds to step S1250.
  • step S1235 similar to the processing in step S1225, the target recognition device 30 determines whether the vehicle height of the preceding vehicle is higher than the vehicle height of the standard vehicle. Specifically, the target recognition device 30 determines whether the vehicle height of the preceding vehicle is larger than the predetermined threshold using the result of image recognition. If the result of determination in step S1235 is affirmative (S1235: YES), the detection count process proceeds to step S1265. On the other hand, if the determination is negative (S1235: NO), the detection process proceeds to step S1260.
  • the target recognizing device 30 increments the fourth counter C4 of hardware or software prepared in the own device 30.
  • the target recognizing device 30 is exemplified in FIG. 8B and refers to the distance determination table prepared in the own device 30, and the distance between the own vehicle V and the preceding vehicle determined in step S1210.
  • the corresponding fourth counter C4 is incremented.
  • the distance determination table is similar to the distance determination table illustrated in FIG. 4B, but may have different setting contents.
  • the fourth counter C4 is a counter indicating the number of times the preceding vehicle having a vehicle height less than the predetermined threshold has been normally recognized by the radar, and is set for each distance region set in the distance determination table. . Thereafter, the target recognition device 30 ends the detection count process.
  • step S1245 the fifth counter C5 of hardware or software prepared in the own apparatus 30 is incremented.
  • the target recognizing device 30 is exemplified in FIG. 8B and refers to the distance determination table prepared in the own device 30, and the distance between the own vehicle V and the preceding vehicle determined in step S1210.
  • the corresponding fifth counter C5 is incremented.
  • the fifth counter C5 is a counter indicating the number of times the preceding vehicle having a vehicle height equal to or higher than the predetermined threshold is normally recognized by the radar, and is set for each distance region set in the distance determination table. . Thereafter, the target recognition device 30 ends the detection count process.
  • step S1250 the target recognizing device 30 increments the sixth counter C6 of hardware or software prepared in the own device 30.
  • the target recognition device 30 refers to the distance determination table illustrated in FIG. 8B, and the sixth counter C6 to which the distance between the host vehicle V and the preceding vehicle determined in step S1210 corresponds. Is incremented.
  • the sixth counter C6 is a counter indicating the number of times the preceding vehicle whose vehicle height is less than the predetermined threshold has been abnormally recognized by the radar, and is set for each distance region set in the distance determination table. Yes. Thereafter, the target recognition device 30 ends the detection count process.
  • the target recognizing device 30 increments the seventh counter C7 of hardware or software prepared in the own device 30.
  • the target recognizing device 30 refers to the distance determination table illustrated in FIG. 8B, and the seventh counter C7 to which the distance between the host vehicle V and the preceding vehicle determined in step S1210 is applicable. Is incremented.
  • the seventh counter C7 is a counter indicating the number of times the preceding vehicle having a vehicle height equal to or higher than a predetermined threshold has been abnormally recognized by the radar, and is set for each distance region set in the distance determination table. . Thereafter, the target recognition device 30 ends the detection count process.
  • the target recognizing device 30 increments the eighth counter C8 of hardware or software prepared in the own device 30.
  • the target recognizing device 30 refers to the distance determination table illustrated in FIG. 8B, and the eighth counter C8 corresponding to the distance between the host vehicle V determined in step S1215 and the preceding vehicle is applicable. Is incremented.
  • the eighth counter C8 is a counter that indicates the number of times that a preceding vehicle having a vehicle height less than a predetermined threshold is not recognized by the radar but only recognized by the image, and for each distance area set in the distance determination table. Is set. Thereafter, the target recognition device 30 ends the detection count process.
  • the target recognizing device 30 increments the ninth counter C9 of hardware or software prepared in the own device 30.
  • the target recognizing device 30 refers to the distance determination table illustrated in FIG. 8B, and the ninth counter C9 corresponding to the distance between the host vehicle V determined in step S1215 and the preceding vehicle is applicable. Is incremented.
  • the third counter C3 is a counter that indicates the number of times that a preceding vehicle having a vehicle height equal to or higher than a predetermined threshold is not recognized by the radar but is only recognized by the image, and for each distance region set in the distance determination table. Is set. Thereafter, the target recognition device 30 ends the detection count process.
  • the predetermined threshold used in the processes of steps S1225, S1230, and S1235 may be made variable by day / night determination. This point will be described with reference to FIG. That is, first, the target recognition device 30 determines day and night based on the illuminance around the host vehicle V. For example, the target recognition device 30 detects the illuminance around the host vehicle V using the illuminance sensor S1 (see FIG. 1) attached to the host vehicle V. Then, the target recognition device 30 determines that it is daytime when the detected illuminance value is equal to or greater than the predetermined illuminance value, and determines that it is nighttime when the detected illuminance value is less than the predetermined illuminance value. .
  • the target recognition device 30 uses the vehicle height sensor (S2, see FIG. 1) that directly detects the vehicle height of the preceding vehicle.
  • the target recognition device 30 sets a determination threshold value (predetermined threshold value) for determining the vehicle height of the preceding vehicle to a normal reference value when it is determined that it is daytime according to the above determination.
  • the target recognition device 30 sets the determination threshold (predetermined threshold) to be smaller than the reference value when it is determined as daytime. That is, in the daytime, the height from the ground to the ceiling of the preceding vehicle (vehicle height: symbol H in FIG. 11) is easily detected accurately.
  • the target recognizing device 30 performs a process of reducing the determination threshold (predetermined threshold).
  • the target recognition device 30 detects the vehicle width of the preceding vehicle using a vehicle width detection sensor (vehicle width sensor: S3), and calculates the vehicle height of the preceding vehicle from the detected vehicle width of the preceding vehicle. Assume that you estimate. In this assumption, the target recognition device 30 sets the determination threshold (predetermined threshold) to a normal reference value when it is determined that it is daytime. On the other hand, when it is determined that it is night, the target recognition apparatus 30 sets the determination threshold (predetermined threshold) to be larger than the reference value when it is determined that it is daytime.
  • vehicle width detection sensor vehicle width sensor: S3
  • the target recognition device 30 performs an increase process of the determination threshold (predetermined threshold).
  • the target recognition device 30 multiplies each value of the fourth counter C4 by a corresponding predetermined fourth coefficient, and corresponds to each value of the fifth counter C5. Multiply by a predetermined fifth coefficient. Then, the target recognition device 30 adds the value of the fourth counter C4 obtained by multiplication and the value of the corresponding fifth counter C5 obtained by multiplication. As a result, a first count addition value is obtained for each distance region set in the distance determination table. As shown in FIG. 9A, the target recognition device 30 multiplies each value of the sixth counter C6 by a corresponding predetermined sixth coefficient, and each corresponding value of the seventh counter C7 Multiply by the seventh coefficient.
  • the target recognition device 30 adds the value of the sixth counter C6 obtained by multiplication and the value of the corresponding seventh counter C7 obtained by multiplication. As a result, a second count addition value is obtained for each distance region set in the distance determination table. Furthermore, as shown in FIG. 9A, the target recognition apparatus 30 multiplies each value of the eighth counter C8 by a corresponding predetermined eighth coefficient, and corresponds to each value of the ninth counter C9. Multiply by a predetermined ninth coefficient. Then, the target recognition device 30 adds the value of the eighth counter C8 obtained by multiplication and the value of the corresponding ninth counter C9 obtained by multiplication. As a result, a third count addition value is obtained for each distance region set in the distance determination table. Note that the fourth to ninth coefficients are set in advance by experiments or the like in order to weight each corresponding counter.
  • the target recognition device 30 calculates a target / both recognition ratio. Specifically, the target recognition device 30 adds the first count addition value to the second count addition value and the third count addition value for each distance region set in the distance determination table.
  • the target bi-recognition ratio is calculated by dividing by (represented as a percentage (%), see FIG. 9B).
  • the target recognition device 30 ends the target bi-recognition ratio calculation process.
  • the target recognition device 30 will be described with respect to the abnormal recognition ratio calculation processing according to the second embodiment, which is executed when the vertical axis deviation detection processing moves to step S30.
  • the target recognition device 30 multiplies each value of the fourth counter C4 by a corresponding predetermined fourth coefficient, and corresponds to each value of the fifth counter C5. Multiply by a predetermined fifth coefficient. Then, the target recognition device 30 adds the value of the fourth counter C4 obtained by multiplication and the value of the corresponding fifth counter C5 obtained by multiplication. As a result, a first count addition value is obtained for each distance region set in the distance determination table. Subsequently, as shown in FIG. 9A, the target recognition device 30 multiplies each value of the sixth counter C6 by a corresponding predetermined sixth coefficient to correspond to each value of the seventh counter C7. Multiply by a predetermined seventh coefficient. Then, the target recognition device 30 adds the value of the sixth counter C6 obtained by multiplication and the value of the corresponding seventh counter C7 obtained by multiplication. As a result, a second count addition value is obtained for each distance region set in the distance determination table.
  • the target recognition device 30 calculates an abnormal recognition rate. Specifically, the target recognition device 30 adds a first count addition value and a first count addition value and a second count addition value for each distance region set in the distance determination table.
  • the abnormal recognition ratio is calculated by dividing by (represented as a percentage (%), see FIG. 9C).
  • the target recognition device 30 ends the abnormal recognition rate calculation process.
  • the vertical axis deviation detection processing according to the second embodiment is the same as the vertical axis deviation detection processing according to the first embodiment.
  • an axis deviation of the radar beam axis with respect to the designed beam axis position in a vertical plane including the radar beam axis of the radar sensor 10 can be detected with high accuracy even when the vehicle V is traveling.
  • the vertical axis deviation detection process of the second embodiment includes the radar beam axis of the radar sensor 10 because the target bi-recognition ratio and the abnormal recognition ratio are calculated in consideration of the vehicle height of the preceding vehicle. It is possible to further improve the detection accuracy of the axis deviation with respect to the design beam axis position of the radar beam axis in the vertical plane.
  • the target bi-recognition ratio value when the radar sensor 10 is not misaligned and the radar sensor 10 Consider a short-distance region where the difference from the target bi-recognition ratio value when there is a deviation is small.
  • the target recognition device 30 applies a coefficient to each of the values of the first counter C1, the second counter C2, and the third counter C3, for example.
  • the information of the short distance area is not used.
  • the present disclosure is not limited to this configuration.
  • the target recognition device 30 includes a vertical plane including the radar beam axis of the radar sensor 10 according to the ratio of the number of short-range detection data samples and / or the long-range detection data samples to the total number of detection data samples. It may be determined whether to determine whether or not the radar beam axis is misaligned with respect to the design beam axis position (axis misalignment determination). For example, the target recognizing device 30 determines the axis deviation determination when the ratio of the number of samples of the short distance detection data to the total number of detection data samples is less than a predetermined value.
  • the target recognizing device 30 may not determine the axis deviation determination when the ratio of the number of short-distance detection data samples to the total number of detection data samples is a predetermined value or more.
  • the target recognizing device 30 determines the axis deviation determination when the ratio of the number of long-distance detection data samples to the total number of detection data samples is equal to or greater than a predetermined value.
  • the target recognizing device 30 may not determine the axis deviation determination when the ratio of the number of long-distance detection data samples to the total number of detection data samples is less than a predetermined value. You may combine the requirement regarding the above-mentioned short distance detection data, and the requirement regarding the above-mentioned detection long distance data.
  • the target recognizing device 30 determines the axis misalignment determination when the ratio of the number of short-distance detection data samples and the ratio of the number of long-distance detection data samples to the total number of detection data samples satisfy a predetermined condition. However, when it is not satisfied, the determination of the axis deviation is not confirmed.
  • the short distance detection data is not completely used, but when the ratio of the short distance detection data is less than a predetermined value, the time required for the axis deviation determination is determined by determining the axis deviation determination. You can avoid getting too long.
  • the target recognizing device 30 executes the vertical axis deviation detection process according to the difference between the inclination angle of the travel path at the point where the host vehicle V travels and the tilt angle of the travel path at the point where the preceding vehicle travels. It may be possible to determine whether or not. Specifically, as illustrated in FIG. 12, the target recognition device 30 includes an inclination angle of the traveling path at a point where the host vehicle V travels and an inclination angle of the traveling path at a point where the preceding vehicle travels. The difference ⁇ is calculated. Then, the target recognizing device 30 determines whether or not the preceding vehicle is a target of the vertical axis deviation detection process according to the calculated difference ⁇ .
  • the target recognition device 30 when the difference ⁇ is less than a preset threshold angle, the target recognition device 30 makes an affirmative determination that the preceding vehicle is a target of vertical axis deviation detection processing.
  • the target recognizing device 30 when the difference q is larger than the threshold angle, the target recognizing device 30 makes a negative determination that the preceding vehicle is not subject to the vertical axis deviation detection process. That is, the target recognizing device 30 executes the vertical axis deviation detection process in the case of an affirmative determination, and does not execute the vertical axis deviation detection process in the case of a negative determination.
  • the target recognition device 30 can calculate, for example, the inclination angle of the travel path at the point where the host vehicle V travels from the output of the tilt sensor S4 (see FIG. 1) mounted on the host vehicle V. As illustrated in FIG. 13, the target recognition device 30 determines the FOE (vanishing point, vanishing point) of the image captured by the image sensor 20 based on the image recognition result, as illustrated in FIG. 13. Focus Of Expansion), the vehicle width of the preceding vehicle, the distance between the host vehicle V and the preceding vehicle, and the like can be estimated. For the calculation of the difference ⁇ , the target recognition device 30 may use a detection result by a vertical scan using an exploration beam such as an ultrasonic wave or a millimeter wave, or a navigation system mounted on the vehicle V. For example, information on a travel route at a point where a preceding vehicle travels obtained from a locator mounted on the vehicle may be used.
  • an exploration beam such as an ultrasonic wave or a millimeter wave
  • the target recognition device 30 when the traveling path on which the preceding vehicle travels is an upward inclined surface (uphill), the target recognition device 30 sets the radar beam axis to the design beam axis position.
  • the target recognizing device 30 increases the value of the first coefficient shown in FIG. 5A from the numerical value 1.0 as the upward inclination angle of the travel path on which the preceding vehicle travels increases.
  • the target recognition device 30 is configured such that when the traveling path on which the preceding vehicle travels is a downward inclined surface (downhill), the radar beam axis is relative to the design beam axis position.
  • the target recognizing device 30 increases the value of the first coefficient shown in FIG. 5A from the numerical value 1.0 as the downward inclination angle of the travel path on which the preceding vehicle travels increases.
  • the target recognizing device 30 detects a vertical axis deviation in consideration of an inclination change point that changes from an inclination angle of the traveling path at the point where the host vehicle V travels to an inclination angle of the traveling path at the point where the preceding vehicle travels. It may be determined whether or not the process can be executed. Specifically, as illustrated in FIG. 12A and FIG. 12B, the target recognition device 30 determines the inclination of the travel path at the point where the preceding vehicle travels from the inclination angle of the travel path at the point where the host vehicle V travels. An inclination change point that changes to an angle is calculated. The target recognizing device 30 does not execute the vertical axis deviation detection process until the host vehicle V passes through the calculated change point, and performs the vertical axis deviation detection process after the passage.
  • the target recognition device 30 detects a preceding vehicle within a predetermined frame set in the display image of the image sensor 20 in the vertical direction of the radar beam axis in the vertical axis deviation detection process. It can be set as a target to be used when determining the axis misalignment.
  • the target recognizing device 30 changes the frame according to the distance from the host vehicle V to the target preceding vehicle. For example, when the distance from the host vehicle V to the preceding vehicle is shorter than the reference distance and the preceding vehicle is at a short distance, the target recognizing device 30 determines the predetermined in the display image as illustrated in FIG. 14A. Set the frame position downward. When the distance from the host vehicle V to the preceding vehicle is longer than the reference distance and the preceding vehicle is at a long distance, the position of the predetermined frame in the display image is set upward as illustrated in FIG. 14B. And so on.

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Abstract

　ビームセンサの軸ずれ検出装置は、ビーム認識部による第１の物標認識処理結果、および画像認識部による第２の物標認識処理結果に基づいて、自車両前方を走行する少なくとも１つの先行車両を、第１の物標認識処理および第２の物標認識処理の双方で認識した回数が、少なくとも１つの先行車両を、少なくとも画像認識処理で認識した回数に占める割合を算出し、その算出した割合の値に応じて、ビームセンサのビーム軸を含む垂直面内における該ビーム軸の設計ビーム軸位置に対する軸ずれを検出する。

Description

ビームセンサの軸ずれ検出装置
　本開示は、車両に搭載されるビームセンサの軸ずれを検出する技術に関する。なお、ビームセンサの軸ずれとは、ビームセンサから出力されたビームの進行方向に沿った基準となる軸（以下、ビーム軸とする）が予め設計された軸位置に対してずれることを意味する。
　従来より、車両の走行安全性を向上させる各種制御を行うために、ビームセンサが用いられている。このビームセンサは、レーザ光、超音波、ミリ波等の探査ビームを送信し、反射ビームを検出することにより、車両周辺に存在する物標を検知する。
　ビームセンサは、予め定められた照射範囲に探査ビームが照射されるように、車両の予め定められた取付位置に取り付けられ、そのビーム軸が、予め設計された軸位置に一致する。このため、何らかの要因によってレーダセンサの取付位置が予め定められた取り付け位置に対してずれると、ビーム軸が予め設計された軸位置に対してずれる恐れがあり、この結果、所定の照射範囲にレーダ波が照射されなくなる恐れがある。これにより、ビームセンサにおける物標の検出精度が低下し、車両の走行安全性を向上させる各種制御の精度が低下するという問題が生じる恐れがある。
　そこで、ビームセンサの軸ずれを検出するための技術が提案されている。
　例えば、特許文献１に記載された技術は、レーダビームセンサが搭載された車両の進行方向に対する側方に位置し、その進行方向に沿って延在する静止物標の近傍に他の物標が存在しないことを撮像画像に基づき検出する。そして、この他の物標の検出時において、この技術は、レーダ信号を送信し、静止物標における該レーダ信号の反射点の分布方向と基準方向との差が基準値以上か否かを検出する。検出結果に基づいて、この技術は、レーダビーム軸を含む水平面内、すなわち、車両幅方向に沿ったレーダビーム軸を含む面内において、該レーダビーム軸に対して軸ずれが発生しているか否か判断する。
　また、特許文献２に記載された技術は、レーザビームセンサが搭載された車両の走行中に撮像した画像に基づいて消失点を検出する。この技術は、レーザビーム軸の調整時、すなわち、車両停止時において、検出された消失点とレーザビームの送出方向とに基づいて、レーザビームの送出方向と車両直進方向との間の誤差を検出する。そして、この技術は、検出された誤差に基づいて、レーザビームの送出方向の補正を行う。
特開２０１１－２３４６号公報 特開２００４－２０５３９８号公報
　上述の特許文献１に記載の技術は、レーダビーム軸を含む水平面内において軸ずれを検出するものである。すなわち、特許文献１に記載の技術では、レーダビーム軸を含む垂直面内、すなわち、車両高さ方向に沿ったレーダビーム軸を含む面内における該レーダビーム軸に対する軸ずれを検出することは困難であった。
　また、上述の特許文献２に記載の技術は、レーザビームセンサが搭載された車両の走行中に撮像された画像により検出された消失点に基づいて、レーザビームの送出方向の補正を行うことはできる。しかしながら、この技術は、レーザビーム軸の調整時、すなわち、車両停止時において、レーザビームの送出方向の補正を行うものである。したがって、この技術では、車両の走行時において、レーザビームセンサの軸ずれを検出することは困難であった。
　本開示は、このような課題に鑑みなされたものである。例えば、この開示の目的は、車両に搭載されるビームセンサにおけるビーム軸を含む垂直面内での軸ずれを車両走行時に検出する技術を提供することにある。
　本開示の一例に係る軸ずれ検出装置は、ビームセンサを介して自車両の前方に向けて探査ビームを照射するとともにその照射した探査ビームに基づく反射ビームを受信した結果から、自車両の前方に対する第１の物標認識処理を繰り返し行うビーム認識部を有している。また、軸ずれ検出装置は、画像センサにより撮像された自車両の前方の撮像画像に基づき、自車両の前方に対する第２の物標認識処理を繰り返し行う画像認識部を有している。さらに、軸ずれ検出装置は、前記ビーム認識部による前記第１の物標認識処理結果、および前記画像認識部による前記第２の物標認識処理結果に基づいて、前記自車両前方を走行する少なくとも１つの先行車両を、第１の物標認識処理および第２の物標認識処理の双方で認識した回数が、当該少なくとも１つの先行車両を、少なくとも画像認識処理で認識した回数に占める割合を算出し、その算出した割合の値に応じて、前記ビームセンサのビーム軸を含む垂直面内における該ビーム軸の設計ビーム軸位置に対する軸ずれを検出する軸ずれ検出部を有している。
　したがって、車両に搭載されるビームセンサのビーム軸を含む垂直面内における該ビーム軸の設計ビーム軸位置に対する軸ずれを車両走行時に精度良く検出することができる。
は、本開示の第１の実施形態に係る運転支援システムの構成を示すブロック図である。 は、図２Ｂと同様に、図１に示されたレーダセンサおよび画像センサの検知範囲を示す説明図である。 は、図２Ａと同様に、図１に示されたレーダセンサおよび画像センサの検知範囲を示す説明図である。 は、図１に示す物標認識装置により実行される垂直軸ずれ検出処理（vertical　misalignment　detecting　routine）を表すフローチャートである。 は、前記垂直軸ずれ検出処理における検知カウント処理を表すフローチャートである。 は、前記検知カウント処理において用いられる距離判定表を示す図である。 は、前記垂直軸ずれ検出処理における非正常認識割合演算処理および非正常認識割合演算処理に用いられる式を表す説明図である。 は、前記第１の割合演算処理の具体的な求め方を示す図である。 は、前記第２の割合演算処理の具体的な求め方を示す図である。 は、第１のカウンタ、第２のカウンタ、および第３のカウンタに対して重み付けが行われていない場合の自車両から先行車までの距離と物標双認識割合との関係を示すグラフである。 は、第１のカウンタ、第２のカウンタ、および第３のカウンタにおける少なくとも１つに対して重み付けが行われていた場合の自車両から先行車までの距離と物標双認識割合との関係を示すグラフである。 は、前記垂直軸ずれ検出処理における垂直軸ずれ量演算処理に用いられる第１のマップを示す図である。 は、前記垂直軸ずれ検出処理における垂直軸ずれ量演算処理に用いられる第２のマップを示す図である。 は、本開示の第２の実施形態に係る検知カウント処理を表すフローチャートである。 は、本開示の第２の実施形態に係る検知カウント処理において用いられる距離判定表を示す図である。 は、本開示の第２の実施形態に係る物標双認識割合演算処理および本開示の第２の実施形態に係る非正常認識割合演算処理において用いられる式を表す説明図である。 は、本開示の第２の実施形態に係る物標双認識割合演算処理の具体的な求め方を示す図である。 は、本開示の第２の実施形態に係る非正常認識割合演算処理の具体的な求め方を示す図である。 は、図１０Ｂと共同で、第１の実施形態に係る前記垂直軸ずれ検出処理の効果を説明するための図である。 は、図１０Ａと共同で、第１の実施形態に係る前記垂直軸ずれ検出処理の効果を説明するための図である。 は、図１０Ｄと共同で、前記第２の実施形態に係る検知カウント処理を説明する図である。 は、図１０Ｃと共同で、前記第２の実施形態に係る検知カウント処理を説明する図である。 は、前記第２の実施形態に係る検知カウント処理の変形例を表す図である。 は、図１２Ｂと共同で、垂直軸ずれ検出処理の変形例を説明する説明図である。 は、図１２Ａと共同で、垂直軸ずれ検出処理の変形例を説明する説明図である。 は、垂直軸ずれ検出処理の変形例を説明する説明図である。 は、図１４Ｂと共同で、垂直軸ずれ検出処理の変形例を説明する説明図である。 は、図１４Ａと共同で、垂直軸ずれ検出処理の変形例を説明する説明図である。
　以下に本開示の実施形態を図面とともに説明する。
　最初に、本開示の第１の実施形態について説明する。
　［１．運転支援システム１の構成の説明］
　第１の実施形態に係る運転支援システム１は、レーダセンサ１０と、画像センサ２０と、物標認識装置３０と、運転支援実行装置４０と、から構成されており、車両Ｖに搭載されている。
　物標認識装置３０は、レーダセンサ１０、画像センサ２０および運転支援実行装置４０のそれぞれと通信可能に接続されている。レーダセンサ１０は、自車両の前方に設定された第１の探査領域（第１の検知範囲）に向けてレーダ波（レーダビーム）を照射し、その反射波（反射ビーム）を受信する。また、画像センサ２０は、車両Ｖの前方に設定された第２の探査領域を撮像する。また、物標認識装置３０は、レーダセンサ１０および画像センサ２０での検出結果に従って、第１および第２の探査領域内に存在する各種物標を認識する。また、運転支援実行装置４０は、物標認識装置３０での処理結果（物標情報）に従い、車両Ｖ内に搭載された各種機器を制御して所定の運転支援を実行する。以下に、運転支援システム１の各構成について具体的に説明する。
　　［１．１．レーダセンサ１０の構成の説明］
　レーダセンサ１０は、車両Ｖの前方に設置された周知のＦＭＣＷ（Frequency　Modulated　Continuous　Wave）レーダとして構成されている。このレーダセンサ１０は、物標認識装置３０、特にその通常検出処理と協働することにより、ミリ波を利用して第１の探査領域内に存在する物標を検知する。
　具体的には、レーダセンサ１０は、例えば、車両Ｖの前端部下方の中央付近に配置され、時間に対して周波数を直線的に上昇（上り変調）および下降（下り変調）させた送信波（送信ビーム）を、送信アンテナを介して第１の探査領域に向けて送信する。レーダセンサ１０は、前方の物標で反射された電波（反射ビーム）を、受信アンテナを介して」受信する。レーダセンサ１０は、送信波（送信ビーム）と受信波（受信ビーム）とをミキシングして、レーダセンサ１０と物標との距離Ｒ及び相対速度Ｖに対応したビート周波数をもつビート信号を抽出する。
　例えば、レーダセンサ１０における送信アンテナ及び受信アンテナのうち少なくとも一方がアレイアンテナによって構成されている。なお、送信アンテナと受信アンテナの組み合わせをチャンネルと呼ぶものとする。レーダセンサ１０は、チャンネル毎にビート信号を抽出している。レーダセンサ１０は、抽出されたビート信号を、ＡＤコンバータによってＡＤ変換して出力し、出力されたデジタルのビート信号は、物標認識装置３０に入力される。
　　［１．２．画像センサ２０の構成の説明］
　画像センサ２０は、例えば、車両Ｖの前端部上方の中央付近に配置されたＣＣＤカメラからなる。このＣＣＤカメラは、レーダセンサ１０の検知範囲より広い角度範囲（画角範囲）である第２の検知範囲、すなわち、第２の探査領域を有している（図２Ａ参照）。すなわち、図２Ａに示すように、レーダセンサ１０による第１の探査領域（第１の検知範囲）は、レーダビームのビーム軸を中心として水平方向（車両Ｖの幅方向、以下車幅方向とする）に沿って所定の画角を有するように例えば扇形に広がる領域である。また、画像センサ２０による第２の探査領域（第２の検知範囲）は、その光軸を中心として水平方向（車幅方向）に沿って所定の画角を有するように例えば扇形に広がる領域である。なお、図２Ａに示すように、車両上方から見て、レーダセンサ１０のビーム軸と画像センサ２０の光軸とは一致している。
　また、レーダセンサ１０による第１の探査領域（第１の検知範囲）は、レーダセンサ１０のビーム軸を中心として垂直方向（車両Ｖの高さ方向、以下高さ方向とする）に沿っても所定の画角を有するように例えば扇形に広がっている。同様に、画像センサ２０による第２の探査領域（第２の検知範囲）は、その光軸を中心として垂直方向（高さ方向）に沿っても所定の画角を有するように例えば扇形に広がっている（図２Ｂ参照）。また、例えば、画像センサ２０の光軸は、車両Ｖの進行方向に対して若干下向きに傾斜しているのに対し、レーダセンサ１０のビーム軸は、車両Ｖの進行方向に対して略平行に延びている。
　この結果、第１の探査領域と第２の探査領域とは、少なくとも一部が重複するようになっている。
　画像センサ２０は、ＣＣＤカメラで撮像した撮像データに対して、テンプレートマッチング等の周知の画像処理を行うことにより、撮像範囲内に存在する所定の物標（車両、歩行者等）を検出する。
　そして、画像センサ２０は、上記画像処理により検出された物標（以下、画像物標という）の情報を画像物標情報として物標認識装置３０へ送信する。なお、画像物標情報には、検出した画像物標の種類、大きさ、位置（距離、方位）についての情報が少なくとも含まれている。
　　［１．３．物標認識装置３０の構成の説明］
　物標認識装置３０は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等からなるマイクロコンピュータを中心に構成されている。また、物標認識装置３０は、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）等の信号処理を実行するためのデジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）を備えている。物標認識装置３０は、レーダセンサ１０から取得したビート信号に従って、運転支援実行装置４０に提供するための物標情報を生成するビーム認識部３０ａと、画像センサ２０から取得した画像物標情報に従って、運転支援実行装置４０に提供するための物標情報を生成する画像認識部３０ｂとを備えている。
　また、物標認識装置３０は、レーダセンサ１０に生じた、レーダビーム軸を含む垂直面内、すなわち、車両高さ方向に沿ったレーダビーム軸を含む垂直面内における該レーダビーム軸の設計ビーム軸位置に対する軸ずれを検出する垂直軸ずれ検出処理を実行する軸ずれ検出部３０ｃを備えている。なお、物標認識処理については公知技術に従うのでここではその詳細な説明は省略する。また、垂直軸ずれ検出処理について後述する。
　言い換えれば、物標認識装置３０は、ビームセンサの軸ずれ検出装置として機能するともに、ビーム認識部、画像認識部および軸ずれ検出部に相当する機能構成をそれぞれ有している。
　　［１．４．運転支援実行装置４０の構成の説明］
　運転支援実行装置４０は、制御対象となる車載機器として、各種画像を表示するモニタや、警報音や案内音声を出力するスピーカを少なくとも備える。また、運転支援実行装置４０は、制御対象となる車載機器として、さらに、車両Ｖに搭載された内燃機関（エンジン）、パワートレイン機構、ブレーキ機構等を制御する各種制御装置を含んでいてもよい。
　［２．垂直軸ずれ検出処理の説明］
　次に、運転支援システム１の物標認識装置３０が実行する垂直軸ずれ検出処理について図３のフローチャートを参照して説明する。
　物標認識装置３０は、例えば、車両Ｖのエンジンの始動に応じて、垂直軸ずれ検出処理を開始し、開始後におけるエンジンの停止に応じて、垂直軸ずれ検出処理を終了する。
　まず、最初のステップＳ１０では、物標認識装置３０は、サブルーチンである検知カウント処理を実行する。なお、検知カウント処理の詳細については後述する。その後、垂直軸ずれ検出処理は、ステップＳ２０に移行する。
　ステップＳ２０では、物標認識装置３０は、サブルーチンである物標双認識割合演算処理を実行する。なお、物標双認識割合演算処理の詳細については後述する。その後、垂直軸ずれ検出処理は、ステップＳ３０に移行する。
　ステップＳ３０では、物標認識装置３０は、サブルーチンである非正常認識割合演算処理を実行する。なお、非正常認識割合演算処理の詳細については後述する。その後、垂直軸ずれ検出処理は、ステップＳ４０に移行する。
　ステップＳ４０では、物標認識装置３０は、サブルーチンである垂直軸ずれ量演算処理を実行する。なお、垂直軸ずれ量演算処理の詳細については後述する。その後、垂直軸ずれ検出処理は、ステップＳ１０に戻る。
　　［２．１．検知カウント処理の説明］
　次に、垂直軸ずれ検出処理のステップＳ１０におけるサブルーチンである検知カウント処理について図４Ａのフローチャートを参照して説明する。
　本検知カウント処理は、垂直軸ずれ検出処理がステップＳ１０に移行した際に実行される。
　まず、最初のステップＳ１１１０では、物標認識装置３０は、画像物標とミリ波物標とが一致しているか否かを判断する。なお、このステップＳ１１１０において、画像物標とは、画像センサ２０によって画像認識された先行車両を指し、ミリ波物標とは、レーダセンサ１０によってレーダ認識された先行車両を指す。また、画像物標とミリ波物標との一致とは、同一物標がレーダセンサ１０および画像センサ２０の双方で認識（双認識）されたことを意味する。ここでは、物標認識装置３０は、レーダセンサ１０および画像センサ２０の双方により、同一の先行車両が認識されたか否かを判断する。
　例えば、物標認識装置３０は、レーダセンサ１０によるレーダ認識結果に基づいて得られたミリ波物標に含まれる識別情報（例えば、そのミリ波物標の外観情報）と、画像センサ２０による画像認識結果に基づいて得られた画像物標に含まれる識別情報（例えば、その画像物標の外観情報）とが一致しているか否かを判断する。この判断の結果、ミリ波物標に含まれる識別情報と画像物標に含まれる識別情報とが一致している場合、物標認識装置３０は、レーダセンサ１０および画像センサ２０の双方により、同一の物標、すなわち、同一の先行車両が認識されたと判断する。
　この最初のステップＳ１１１０において肯定判断である場合には（Ｓ１１１０：ＹＥＳ）、検知カウント処理は、ステップＳ１１２０に移行する。一方、否定判断である場合には（Ｓ１１１０：ＮＯ）、検知カウント処理は、ステップＳ１１３０に移行する。
　ステップＳ１１２０では、物標認識装置３０は、物標距離判定を行う。具体的には、物標認識装置３０は、自車両Ｖとレーダ認識および画像認識された先行車両との間の距離を判定する。なお、この物標距離判定には、レーダ認識の結果または画像認識の結果の何れを用いてもよい。その後、検知カウント処理は、ステップＳ１１４０に移行する。
　ステップＳ１１３０では、物標認識装置３０は、物標距離判定を行う。具体的には、物標認識装置３０は、自車両Ｖと画像認識された先行車両との間の距離を判定する。なお、この物標距離判定には、画像認識の結果が用いられる。その後、検知カウント処理は、ステップＳ１１７０に移行する。
　ステップＳ１１４０では、物標認識装置３０は、レーダ認識結果が非正常認識であるか否かを判断する。具体的には、物標認識装置３０は、レーダセンサ１０によるレーダ認識結果が非正常な認識結果であったか否かを判断する。肯定判断、すなわち、レーダ認識結果が非正常な認識結果であった場合（ステップＳ１１４０：ＹＥＳ）、検知カウント処理は、ステップＳ１１６０に移行する。一方、否定判断、すなわち、レーダ認識結果が正常な認識結果であった場合（ステップＳ１１４０：ＮＯ）、検知カウント処理は、ステップＳ１１５０に移行する。
　なお、非正常認識結果とは、本実施形態では、例えば、正常な認識結果とは異なる結果を意味する。例えば、レーダ認識結果の解像度が、正常な場合のレーダ認識結果の解像度よりも劣る場合や、同一の物標を連続的（周期的）に検知している状態において、あるサイクルにおいて、外乱により、上記物標が検知できなかった場合等が、上記非正常認識結果に含まれる。
　ステップＳ１１５０では、物標認識装置３０は、自装置３０内に用意されたハードウェアあるいはソフトウェアの第１のカウンタＣ１をインクリメントする。
　具体的には、物標認識装置３０は、図４Ｂに例示され、自装置３０内に用意された距離判定表を参照して、ステップＳ１１２０で判定した自車両Ｖと先行車両との間の距離が該当する第１のカウンタＣ１をインクリメントする。なお、第１のカウンタＣ１とは、先行車両が正常にレーダ認識された回数を示すカウンタであり、距離判定表に設定された距離領域ごとに用意されている。また、距離判定表には、図４Ｂに例示されるように、０ｍから１００ｍまでは１０ｍ刻みで距離領域が設定されている。距離判定表において、１００ｍ以上は一つの距離領域が設定されており、各距離領域に距離インデックス「１」～「１１」がそれぞれ付されている。なお、距離判定表の設定内容については、１０ｍ以外の距離領域（刻み）や距離領域数であってもよい。その後、物標認識装置３０は、検知カウント処理を終了する。
　ステップＳ１１６０では、物標認識装置３０は、自装置３０内に用意されたハードウェアあるいはソフトウェアの第２のカウンタＣ２をインクリメントする。
　具体的には、物標認識装置３０は、図４Ｂに例示された距離判定表を参照して、ステップＳ１１２０で判定した自車両Ｖと先行車両との間の距離が該当する第２のカウンタＣ２をインクリメントする。なお、第２のカウンタＣ２とは、先行車両が非正常にレーダ認識された回数を示すカウンタであり、距離判定表に設定された距離領域ごとに設定されている。その後、物標認識装置３０は、検知カウント処理を終了する。
　ステップＳ１１７０では、物標認識装置３０は、自装置３０内に用意されたハードウェアあるいはソフトウェアの第３のカウンタＣ３をインクリメントする。
　具体的には、物標認識装置３０は、図４Ｂに例示された距離判定表を参照して、ステップＳ１１３０で判定した自車両Ｖと先行車両との間の距離が該当する第３のカウンタＣ３をインクリメントする。なお、第３のカウンタＣ３とは、先行車両がレーダ認識はされずに画像認識のみされた回数を示すカウンタであり、距離判定表に設定された距離領域ごとに設定されている。その後、物標認識装置３０は、検知カウント処理を終了する。
　　［２．２．物標双認識割合演算処理の説明］
　次に、垂直軸ずれ検出処理のサブルーチンである物標双認識割合演算処理について図５を参照して説明する。
　物標認識装置３０は、垂直軸ずれ検出処理がステップＳ２０に移行した際に、本物標双認識割合演算処理を実行する。
　まず、物標認識装置３０は、第１のカウンタＣ１の値それぞれに、対応する第１の係数を乗算するとともに、第２のカウンタＣ２の値それぞれに、対応する第２の係数を乗算し、第３のカウンタＣ３の値それぞれに、対応する第３の係数を乗算する（図５Ａ参照）。
　なお、第１の係数、第２の係数、および第３の係数については、第１のカウンタＣ１、第２のカウンタＣ２および第３のカウンタＣ３の値それぞれに対して重み付けを行うために、実験等により予め設定されている。その設定の一例を挙げると、図６Ａに例示される自車両Ｖから先行車までの距離と、後述する物標双認識割合との関係を示すグラフを用いて説明する。
　このグラフからも明らかなように、自車両Ｖから先行車までの距離が小さい領域では、レーダセンサ１０に軸ずれが生じていない場合の物標双認識割合（詳細は後述する）の値と、レーダセンサ１０に軸ずれが生じている場合の物標双認識割合の値との差異が小さい。一方、自車両Ｖから先行車までの距離が大きい領域では、レーダセンサ１０に軸ずれが生じていない場合の物標双認識割合の値とレーダセンサ１０に軸ずれが生じている場合の物標双認識割合の値との差異が大きくなる傾向がある。
　このため、図６Ｂに示すように、例えば、自車両Ｖから先行車までの距離が小さい領域における重みが、自車両Ｖから先行車までの距離が大きい領域における重みよりも相対的に小さくなるような係数を設定する。言い換えれば、自車両Ｖから先行車までの距離が大きい領域における重みが、自車両Ｖから先行車までの距離が小さい領域における重みよりも相対的に大きくなるような係数を設定する。
　図６Ａおよび図６Ｂに例示するケースでは、車両Ｖと先行車両との距離がαｍ未満のカウンタに対して数値「０」の係数θを掛け合わせる。これにより、差が出にくい距離領域の情報を削除して、全体の精度を向上させている（図６Ｂ参照）。
　続いて、物標認識装置３０は、物標双認識割合を算出する。具体的には、物標認識装置３０は、距離判定表に設定された距離領域ごとに、重み付け後の第１のカウンタＣ１の値を、重み付け後の第１のカウンタＣ１の値と重み付け後の第２のカウンタＣ２の値と重み付け後の第３のカウンタＣ３の値とを加算した値で除算することにより、物標双認識割合を算出する（百分率（％）で表す、図５Ｂ参照）。
　その後、物標認識装置３０は、物標双認識割合演算処理を終了する。
　　［２．３．非正常認識割合演算処理の説明］
　次に、垂直軸ずれ検出処理のサブルーチンである非正常認識割合演算処理について図５を参照して説明する。
　物標認識装置３０は、垂直軸ずれ検出処理がステップＳ３０に移行した際に、非正常認識割合演算処理を実行する。
　まず、物標認識装置３０は、第１のカウンタＣ１の値それぞれに、対応する第１の係数を乗算するとともに、第２のカウンタＣ２の値それぞれに、対応する第２の係数を乗算する（図５Ａ参照）。
　続いて、物標認識装置３０は、非正常認識割合を算出する。具体的には、物標認識装置３０は、距離判定表に設定された距離領域ごとに、重み付け後の第２のカウンタＣ２の値を、重み付け後の第１のカウンタＣ1の値と重み付け後の第２のカウンタＣ２の値とを加算した値で除算し、百分率（％）で表す（図５Ｃ参照）。
　その後、物標認識装置３０は、非正常認識割合演算処理を終了する。
　　［２．４．垂直軸ずれ量演算処理の説明］
　次に、垂直軸ずれ検出処理のサブルーチンである垂直軸ずれ量演算処理について図７を参照して説明する。
　物標認識装置３０は、垂直軸ずれ検出処理がステップＳ４０に移行した際に、本垂直軸ずれ量演算処理を実行する。
　ここでは、物標認識装置３０は、ステップＳ２０で算出した物標双認識割合およびステップＳ３０で算出した非正常認識割合に応じて、レーダセンサ１０に生じた、レーダビーム軸を含む垂直面内における該レーダビーム軸の設計ビーム軸位置に対する軸ずれ量（以下、垂直軸ずれ量）を推定する（垂直軸ずれ推定処理）。
　具体的には、物標認識装置３０は、図７Ａに例示され、自装置３０内に用意されたマップＭを参照して、算出したＦＳＮ割合および非正常認識割合が該当するマップＭ上の領域を特定する。そして、物標認識装置３０は、その特定した領域に割り当てられた値の垂直軸ずれ量が発生していると判定する（図７Ｂ）参照）。
　なお、上記マップＭ上の各領域および各領域に割り当てられた垂直軸ずれ量の値については、実験等により予め設定される。
　例えば、物標双認識割合については、物標双認識割合の値が大きいと垂直軸ずれ量（絶対値）が小さく、物標双認識割合の値が小さいと垂直軸ずれ量（絶対値）が大きい傾向がある。
　また、非正常認識割合については、非正常認識割合の値が大きいと垂直軸ずれ量がプラスであり、非正常認識割合の値が小さいと垂直軸ずれ量がマイナスである傾向がある。なお、レーダビーム軸を含む垂直面内において、該レーダビーム軸が設計ビーム軸位置に対して上側にずれた場合をプラスのずれ量とし、下側にずれた場合をマイナスのずれ量とする。したがって、これに従って上記マップＭ上の各領域および各領域に割り当てられた垂直軸ずれ量の値を設定するといった具合である。また、図７Ｂの例では、物標双認識割合がＸ％であり、非正常認識割合がＹ％である場合には、垂直軸ずれ量として「－α度（ｄｅｇ）」と推定するといった具合である。
　その後、物標認識装置３０は、垂直軸ずれ量演算処理を終了する。
　［３．第１の実施形態の効果］
　このように、第１の実施形態に係る運転支援システム１における物標認識装置３０は、自車両Ｖの前方を走行する少なくとも１つの先行車両のレーダ認識を行うとともに、自車両の前方を撮像した撮像画像に基づき自車両Ｖの前方を走行する先行車両の画像認識を行う。そして、物標認識装置３０は、先行車両のレーダ認識結果および画像認識結果に基づき、少なくとも１つの先行車両をレーダ認識および画像認識の双方で認識した回数が先行車両を少なくとも画像認識で認識した回数に占める割合を算出する。なお、この割合の一例が、上記双認識割合である。物標認識装置３０は、その算出した割合の値に応じて、レーダビーム軸を含む垂直面内における該レーダビーム軸の設計ビーム軸位置に対する軸ずれを検出する（図１０Ａおよび図１０Ｂ参照）。
　したがって、車両Ｖに搭載されるレーダセンサ１０のレーダビーム軸を含む垂直面内における該レーダビーム軸の設計ビーム軸位置に対する軸ずれを車両Ｖの走行時においても、精度良く検出することができる。
　［４．他の実施形態］
　以上、本発明の第１の実施形態について説明したが、本開示は上記第１の実施形態に限定されるものではなく、以下のような様々な態様にて実施することが可能である。
　上記第１の実施形態では、レーダセンサ１０は、ミリ波を探査ビームとして利用して所定の探査領域内に存在する物標を検知するよう構成されているが、本開示はこれに限定されるものではない。例えば、レーダセンサ１０は、レーザ光や超音波など他の探査波を探査ビームとして利用して所定の探査領域内に存在する物標を検知するよう構成してもよい。
　上記第１の実施形態では、物標認識装置３０は、先行車両に対するレーダ認識結果および画像認識結果に基づきレーダセンサ１０のレーダビーム軸を含む垂直面内における軸ずれを検出する際に、先行車両の車高を考慮するようにしてもよい。
　これは、車高の高い先行車両に対しては、上記レーダセンサ１０のレーダビーム軸を含む垂直面内における軸ずれの影響が生じにくいため、垂直軸ずれ検出処理において、レーダビーム軸の垂直方向の軸ずれを判定する際の対象となる物標から除外するためである。
　具体的には、上述の垂直軸ずれ検出処理がステップＳ１０の検知カウント処理に移行した際に、物標認識装置３０は、図８に例示する第２の実施形態に係る検知カウント処理を実行する。また、物標認識装置３０は、垂直軸ずれ検出処理がステップＳ２０の物標双認識割合演算処理に移行した際に、図９に例示する第２の実施形態に係る物標双認識割合演算処理を実行する。物標認識装置３０は、垂直軸ずれ検出処理がステップＳ３０の非正常認識割合演算処理に移行した際に、図９に例示する第２の実施形態に係る非正常認識割合演算処理を実行する。なお、垂直軸ずれ検出処理がステップＳ４０の垂直軸ずれ量演算処理に移行した際に実行される垂直軸ずれ量演算処理については、上記第１の実施形態における垂直軸ずれ量演算処理と同様である。
　以下に、第２の実施形態に係る検知カウント処理、物標双認識割合演算処理、および非正常認識割合演算処理について順に説明する。また、第２の実施形態に係る垂直軸ずれ検出処理により得られる効果についても説明する。
　（２－１）第２の実施形態に係る検知カウント処理（図８参照）
　まず、垂直軸ずれ検出処理がステップＳ１０の検知カウント処理に移行した際に、物標認識装置３０により実行される第２の実施形態に係る検知カウント処理について説明する。
　まず、最初のステップＳ１２０５では、ステップＳ１１１０と同様に、物標認識装置３０は、画像物標とミリ波物標とが一致しているか否かを判断する。ここでは、物標認識装置３０は、レーダセンサ１０および画像センサ２０の双方により、同一の先行車両が認識されたか否かを判断する。肯定判断である場合には（Ｓ１２０５：ＹＥＳ）、検知カウント処理は、ステップＳ１２１０に移行する。一方、否定判断である場合には（Ｓ１２０５：ＮＯ）、検知カウント処理は、ステップＳ１２１５に移行する。
　ステップＳ１２１０では、ステップＳ１１２０と同様に、物標認識装置３０は、物標距離判定を行う。具体的には、物標認識装置３０は、自車両Ｖとレーダ認識および画像認識された先行車両との間の距離を判定する。なお、この物標距離判定には、レーダ認識の結果または画像認識の結果の何れを用いてもよい。その後、検知カウント処理は、ステップＳ１２２０に移行する。
　ステップＳ１２１５では、ステップＳ１１３０と同様に、物標認識装置３０は、物標距離判定を行う。具体的には、物標認識装置３０は、自車両Ｖと画像認識された先行車両との間の距離を判定する。なお、この物標距離判定には、画像認識の結果が用いられる。その後、検知カウント処理は、ステップＳ１２３５に移行する。
　Ｓ１２２０では、ステップＳ１１４０と同様に、物標認識装置３０は、レーダ認識結果が非正常認識であるか否かを判断する。具体的には、物標認識装置３０は、レーダセンサ１０によるレーダ認識が正常な認識ではなかったか否かを判断する。肯定判断、すなわち、レーダ認識結果が非正常な認識結果であった場合（Ｓ１２２０：ＹＥＳ）、検知カウント処理は、ステップＳ１２３０に移行する。一方、否定判断、すなわち、レーダ認識結果が正常な認識結果であった場合（Ｓ１２２０：ＮＯ）、検知カウント処理は、ステップＳ１２２５に移行する。
　ステップＳ１２２５では、物標認識装置３０は、先行車両の車高が標準的な車両の車高より高いか否かを判断する。具体的には、物標認識装置３０は、画像認識の結果を用いて、先行車両の車高が所定の閾値よりも大きいか否かを判断する。なお、所定の閾値とは、垂直軸ずれ検出処理基づく垂直方向の軸ずれ検出の精度を高めるために、トラック等の、標準的な車両の車高より車高が高い先行車両を除外する目的で設定される値であり、実験等により予め設定される（図１０Ｃおよび図１０Ｄ参照）。ステップＳ１２２５の判断の結果、肯定判断である場合には（Ｓ１２２５：ＹＥＳ）、検知カウント処理は、ステップＳ１２４５に移行する。一方、否定判断である場合には（Ｓ１２２５：ＮＯ）、検知カウント処理は、ステップＳ１２４０に移行する。
　ステップＳ１２３０では、ステップＳ１２２５の処理と同様に、物標認識装置３０は、先行車両の車高が標準的な車両の車高より高いか否かを判断する。具体的には、物標認識装置３０は、画像認識の結果を用いて、先行車両の車高が上記所定の閾値よりも大きいか否かを判断する。ステップＳ１２３０の判断の結果、肯定判断である場合には（Ｓ１２３０：ＹＥＳ）、検知カウント処理は、ステップＳ１２５５に移行する。一方、否定判断である場合には（Ｓ１２３０：ＮＯ）、検知カウント処理は、ステップＳ１２５０に移行する。
　ステップＳ１２３５では、ステップＳ１２２５の処理と同様に、物標認識装置３０は、先行車両の車高が標準的な車両の車高より高いか否かを判断する。具体的には、物標認識装置３０は、画像認識の結果を用いて、先行車両の車高が上記所定の閾値よりも大きいか否かを判断する。ステップＳ１２３５の判断の結果、肯定判断である場合には（Ｓ１２３５：ＹＥＳ）、検知カウント処理は、ステップＳ１２６５に移行する。一方、否定判断である場合には（Ｓ１２３５：ＮＯ）、検知処理は、ステップＳ１２６０に移行する。
　ステップＳ１２４０では、物標認識装置３０は、自装置３０内に用意されたハードウェアあるいはソフトウェアの第４のカウンタＣ４をインクリメントする。具体的には、物標認識装置３０は、図８Ｂに例示され、自装置３０内に用意された距離判定表を参照して、ステップＳ１２１０で判定した自車両Ｖと先行車両との間の距離が該当する第４のカウンタＣ４をインクリメントする。なお、この距離判定表は、図４Ｂに例示する距離判定表と同様であるが、異なる設定内容としてもよい。また、第４のカウンタＣ４とは、車高が上記所定閾値未満である先行車両が正常にレーダ認識された回数を示すカウンタであり、距離判定表に設定された距離領域ごとに設定されている。その後、物標認識装置３０は、検知カウント処理を終了する。
　ステップＳ１２４５では、自装置３０内に用意されたハードウェアあるいはソフトウェアの第５のカウンタＣ５をインクリメントする。具体的には、物標認識装置３０は、図８Ｂに例示され、自装置３０内に用意された距離判定表を参照して、ステップＳ１２１０で判定した自車両Ｖと先行車両との間の距離が該当する第５のカウンタＣ５をインクリメントする。なお、第５のカウンタＣ５とは、車高が上記所定閾値以上である先行車両が正常にレーダ認識された回数を示すカウンタであり、距離判定表に設定された距離領域ごとに設定されている。その後、物標認識装置３０は、検知カウント処理を終了する。
　ステップＳ１２５０では、物標認識装置３０は、自装置３０内に用意されたハードウェアあるいはソフトウェアの第６のカウンタＣ６をインクリメントする。
　具体的には、物標認識装置３０は、図８Ｂに例示された距離判定表を参照して、ステップＳ１２１０で判定した自車両Ｖと先行車両との間の距離が該当する第６のカウンタＣ６をインクリメントする。なお、第６のカウンタＣ６とは、車高が上記所定閾値未満である先行車両が非正常にレーダ認識された回数を示すカウンタであり、距離判定表に設定された距離領域ごとに設定されている。その後、物標認識装置３０は、検知カウント処理を終了する。
　ステップＳ１２５５では、物標認識装置３０は、自装置３０内に用意されたハードウェアあるいはソフトウェアの第７のカウンタＣ７をインクリメントする。
　具体的には、物標認識装置３０は、図８Ｂに例示された距離判定表を参照して、ステップＳ１２１０で判定した自車両Ｖと先行車両との間の距離が該当する第７のカウンタＣ７をインクリメントする。なお、第７のカウンタＣ７とは、車高が所定閾値以上である先行車両が非正常にレーダ認識された回数を示すカウンタであり、距離判定表に設定された距離領域ごとに設定されている。その後、物標認識装置３０は、検知カウント処理を終了する。
　ステップＳ１２６０では、物標認識装置３０は、自装置３０内に用意されたハードウェアあるいはソフトウェアの第８のカウンタＣ８をインクリメントする。
　具体的には、物標認識装置３０は、図８Ｂに例示された距離判定表を参照して、ステップＳ１２１５で判定した自車両Ｖと先行車両との間の距離が該当する第８のカウンタＣ８をインクリメントする。なお、第８のカウンタＣ８とは、車高が所定閾値未満である先行車両がレーダ認識はされずに画像認識のみされた回数を示すカウンタであり、距離判定表に設定された距離領域ごとに設定されている。その後、物標認識装置３０は、検知カウント処理を終了する。
　ステップＳ１２６５では、物標認識装置３０は、自装置３０内に用意されたハードウェアあるいはソフトウェアの第９のカウンタＣ９をインクリメントする。
　具体的には、物標認識装置３０は、図８Ｂに例示された距離判定表を参照して、ステップＳ１２１５で判定した自車両Ｖと先行車両との間の距離が該当する第９のカウンタＣ９をインクリメントする。なお、第３のカウンタＣ３とは、車高が所定閾値以上である先行車両がレーダ認識はされずに画像認識のみされた回数を示すカウンタであり、距離判定表に設定された距離領域ごとに設定されている。その後、物標認識装置３０は、検知カウント処理を終了する。
　なお、ステップＳ１２２５、Ｓ１２３０およびＳ１２３５の処理で用いられる所定閾値については、昼夜判定によって可変としてもよい。この点について、図１１を参照して説明する。
　すなわち、まず、物標認識装置３０は、自車両Ｖの周囲の照度に基づいて、昼夜を判定する。例えば、物標認識装置３０は、自車両Ｖに取り付けられた照度センサＳ１（図１参照）を用いて、自車両Ｖの周囲の照度を検知する。そして、物標認識装置３０は、検知した照度値が所定の照度値以上である場合に昼間であると判定し、検知した照度値が所定の照度値未満である場合に夜間であると判定する。
　ここで、物標認識装置３０が、先行車両の車高を、その車高を直接検知する車高センサ（Ｓ２、図１参照）を使用していると仮定する。この仮定においては、物標認識装置３０は、上記判定により昼間と判定された場合には、先行車両の車高を判定するための判定閾値（所定閾値）を通常の基準値に設定する。一方、上記判定により夜間と判定された場合には、物標認識装置３０は、前記判定閾値（所定閾値）を、昼間と判定された場合の基準値に比べて小さく設定する。すなわち、昼間の場合には、地面から先行車両の天井までの高さ（車高：図１１における符号Ｈ）を正確に検出されやすい。一方、夜間の場合には、周囲の照度が低いために、先行車両のタイヤ付近が道路の色と同化しやすく、先行車両の車高を小さめに検出しがちとなる。このため、物標認識装置３０は、上記判定閾値（所定閾値）の減少処理を行っている。
　また、物標認識装置３０が、先行車両の車幅を、その車幅検出用のセンサ（車幅センサ：Ｓ３）を用いて検出し、検出した先行車両の車幅から先行車両の車高を推定すると仮定する。この仮定においては、物標認識装置３０は、昼間と判定された場合には、前記判定閾値（所定閾値）を通常の基準値に設定する。一方、夜間と判定された場合には、物標認識装置３０は、前記判定閾値（所定閾値）を、昼間と判定された場合の基準値に比べて大きく設定する。すなわち、昼間の場合には、先行車両の車幅は正確に検出されやすいが、夜間の場合には、先行車両の両端にあるブレーキランプの光やハザードランプの光によって先行車両の外側にエッジが存在するように見え、先行車両の車幅を実際よりも大きめに検出しがちとなる。このため、物標認識装置３０は、上記判定閾値（所定閾値）の増大処理を行っている。
　このように所定閾値を昼夜判定によって可変とすることにより、先行車両の車高判定の精度を向上させることができる。
　（２－２）第２の実施形態に係る物標双認識割合演算処理（図９Ａ～図９Ｃ参照）
　次に、垂直軸ずれ検出処理がステップＳ２０に移行した際に実行する第２の実施形態に係る物標双認識割合演算処理について説明する。
　まず、物標認識装置３０は、図９Ａに示すように、第４のカウンタＣ４の値それぞれに、対応する所定の第４の係数を乗算し、第５のカウンタＣ５の値それぞれに、対応する所定の第５の係数を乗算する。そして、物標認識装置３０は、乗算により得られた第４のカウンタＣ４の値と乗算により得られた対応する第５のカウンタＣ５の値とを加算する。この結果、距離判定表に設定された距離領域ごとに、第１のカウント加算値が得られる。
　物標認識装置３０は、図９Ａに示すように、第６のカウンタＣ６の値それぞれに、対応する所定の第６の係数を乗算し、第７のカウンタＣ７の値それぞれに、対応する所定の第７の係数を乗算する。そして、物標認識装置３０は、乗算により得られた第６のカウンタＣ６の値と乗算により得られた対応する第７のカウンタＣ７の値とを加算する。この結果、距離判定表に設定された距離領域ごとに、第２のカウント加算値が得られる。
　さらに、物標認識装置３０は、図９Ａに示すように、第８のカウンタＣ８の値それぞれに、対応する所定の第８の係数を乗算し、第９のカウンタＣ９の値それぞれに、対応する所定の第９の係数を乗算する。そして、物標認識装置３０は、乗算により得られた第８のカウンタＣ８の値と乗算により得られた対応する第９のカウンタＣ９の値とを加算する。この結果、距離判定表に設定された距離領域ごとに、第３のカウント加算値が得られる。
　なお、第４～第９の係数については、対応するそれぞれのカウンタに対して重み付けを行うために、実験等により予め設定される。
　続いて、物標認識装置３０は、物標双認識割合を算出する。具体的には、物標認識装置３０は、距離判定表に設定された距離領域ごとに、第１のカウント加算値を、第２のカウント加算値および第３のカウント加算値とを加算した値で除算することにより、物標双認識割合を算出する（百分率（％）で表す、図９Ｂ参照）。
　その後、物標認識装置３０は、物標双認識割合演算処理を終了する。
　（２－３）第２の実施形態に係る非正常認識割合演算処理（図９Ａ～図９Ｃ参照）
　次に、物標認識装置３０は、垂直軸ずれ検出処理がステップＳ３０に移行した際に実行する第２の実施形態に係る非正常認識割合演算処理について説明する。
　まず、物標認識装置３０は、図９Ａに示すように、第４のカウンタＣ４の値それぞれに、対応する所定の第４の係数を乗算し、第５のカウンタＣ５の値それぞれに、対応する所定の第５の係数を乗算する。そして、物標認識装置３０は、乗算により得られた第４のカウンタＣ４の値と乗算により得られた対応する第５のカウンタＣ５の値とを加算する。この結果、距離判定表に設定された距離領域ごとに、第１のカウント加算値が得られる。
　続いて、物標認識装置３０は、図９Ａに示すように、第６のカウンタＣ６の値それぞれに、対応する所定の第６の係数を乗算し、第７のカウンタＣ７の値それぞれに、対応する所定の第７の係数を乗算する。そして、物標認識装置３０は、乗算により得られた第６のカウンタＣ６の値と乗算により得られた対応する第７のカウンタＣ７の値とを加算する。この結果、距離判定表に設定された距離領域ごとに、第２のカウント加算値が得られる。
　続いて、物標認識装置３０は、非正常認識割合を算出する。具体的には、物標認識装置３０は、距離判定表に設定された距離領域ごとに、第１のカウント加算値を、第１のカウント加算値および第２のカウント加算値とを加算した値で除算することにより、非正常認識割合を算出する（百分率（％）で表す、図９Ｃ参照）。
　その後、物標認識装置３０は、非正常認識割合演算処理を終了する。
　（２－４）第２の実施形態に係る垂直軸ずれ検出処理により得られる効果
　このように第２の実施形態の垂直軸ずれ検出処理は、上記第１の実施形態の垂直軸ずれ検出処理と同様に、レーダセンサ１０のレーダビーム軸を含む垂直面内における該レーダビーム軸の設計ビーム軸位置に対する軸ずれを車両Ｖの走行時においても、精度良く検出することができる。
　また、第２の実施形態の垂直軸ずれ検出処理は、先行車両の車高を考慮して物標双認識割合および非正常認識割合を算出しているため、レーダセンサ１０のレーダビーム軸を含む垂直面内における該レーダビーム軸の設計ビーム軸位置に対する軸ずれの検出精度を更に向上させることができる。
　上記第１および第２の実施形態では、図６Ａおよび図６Ｂに例示されているように、レーダセンサ１０に軸ずれが生じていない場合の物標双認識割合の値と、レーダセンサ１０に軸ずれが生じている場合の物標双認識割合の値との差異が小さい近距離領域を考えてみる。このとき、上記第１および第２の実施形態では、物標認識装置３０は、例えば、第１のカウンタＣ１、第２のカウンタＣ２および第３のカウンタＣ３の値それぞれに対して係数をかけることにより、その近距離領域の情報を利用しないように構成されている。しかしながら、本開示は、この構成に限定されるものではない。
　例えば、物標認識装置３０は、全体の検知データサンプル数に対する近距離検知データのサンプル数および／または遠距離検知データのサンプル数の割合に応じて、レーダセンサ１０のレーダビーム軸を含む垂直面内において、該レーダビーム軸が設計ビーム軸位置に対して軸ずれをしているか否かの判定（軸ずれ判定）を確定するか否かを判断してもよい。
　一例を挙げると、物標認識装置３０は、全体の検知データサンプル数に対する近距離検知データのサンプル数の割合が所定値未満である場合には、軸ずれ判定を確定する。一方、物標認識装置３０は、全体の検知データサンプル数に対する近距離検知データサンプル数の割合が所定値以上である場合には、軸ずれ判定を確定しないようにするとよい。
　また、物標認識装置３０は、全体の検知データサンプル数に対する遠距離検知データサンプル数の割合が所定値以上である場合には軸ずれ判定を確定する。一方、物標認識装置３０は、全体の検知データサンプル数に対する遠距離検知データサンプル数の割合が所定値未満である場合には軸ずれ判定を確定しないようにしてもよい。
　上述の近距離検知データに関する要件と、上述の検知遠距離データに関する要件を組み合わせてもよい。一例を挙げると、物標認識装置３０は、全体の検知データサンプル数に対する近距離検知データサンプル数の割合および遠距離検知データサンプル数の割合が所定条件を満たす場合には、軸ずれ判定を確定し、満たさない場合には軸ずれ判定を確定しないようにするといった具合である。
　このように、近距離検知データを完全に利用しなくなるのではなく、近距離検知データの割合が所定値未満である場合には、軸ずれ判定を確定することで、軸ずれ判定に要する時間が長くなり過ぎないようにすることができる。
　物標認識装置３０は、自車両Ｖが走行する地点での走行路の傾斜角度と先行車両が走行する地点での走行路の傾斜角度との差分に応じて、上記垂直軸ずれ検出処理の実行の可否を判断するようにしてもよい。
　具体的には、図１２に例示されるように、物標認識装置３０は、自車両Ｖが走行する地点での走行路の傾斜角度と先行車両が走行する地点での走行路の傾斜角度との差分θを算出する。そして、物標認識装置３０は、算出された差分θに応じて、先行車両を、上記垂直方向軸ずれ検出処理の対象とするか否かを判断する。例えば、上記差分θが予め設定した閾値角度未満である場合には、物標認識装置３０は、先行車両を垂直方向軸ずれ検出処理の対象とする肯定判断を行う。一方、物標認識装置３０は、上記差分qが閾値角度よりも大きい場合には先行車両を垂直方向軸ずれ検出処理の対象としない否定判断を行うといった具合である。すなわち、物標認識装置３０は、肯定判断の場合には垂直方向軸ずれ検出処理を実行し、否定判断の場合には前記垂直方向軸ずれ検出処理を実行しない。
　物標認識装置３０は、例えば、自車両Ｖが走行する地点での走行路の傾斜角度について、自車両Ｖが搭載する傾斜センサＳ４（図１参照）の出力から算出することができる。
　先行車両が走行する地点での走行路の傾斜角度については、図１３に例示するように、物標認識装置３０は、画像認識結果により、画像センサ２０により撮像された画像のＦＯＥ（消失点、Focus　Of　Expansion）、先行車両の車両幅、自車両Ｖと先行車両との間の距離等から推定することができる。また、上記差分θの算出については、物標認識装置３０は、超音波やミリ波等の探査ビームを用いた垂直スキャンによる検出結果を利用してもよいし、車両Ｖに搭載されたナビゲーションシステムなどに搭載されているロケータから取得される先行車両が走行する地点での走行路の情報を利用してもよい。
　また、図１２Ａに例示されているように、先行車両が走行する走行路が上向きの傾斜面（登り坂）である場合には、物標認識装置３０は、レーダビーム軸が設計ビーム軸位置に対して下向きの軸ずれが生じていないことに関しての信頼度を高めることも可能である。
　一例を挙げると、物標認識装置３０は、先行車両が走行する走行路の上向きの傾斜角度が大きくなるに従って、図５Ａに示す第１の係数の値を数値１．０から大きくする。また、図１２Ｂに例示されるように、物標認識装置３０は、先行車両が走行する走行路が下向きの傾斜面（下り坂）である場合には、レーダビーム軸が設計ビーム軸位置に対して上向きの軸ずれが生じていないことに関しての信頼度を高めることも考えられる。
　一例を挙げると、物標認識装置３０は、先行車両が走行する走行路の下向きの傾斜角度が大きくなるに従って、図５Ａに示す第１の係数の値を数値１．０から大きくする。
　このようにすれば、レーダビームの軸ずれ検出精度が悪くなることが予想される状況下での軸ずれ判定を排除することができる。また、車両Ｖに搭載されるレーダセンサ１０のレーダビーム軸を含む垂直面内における該レーダビーム軸の設計ビーム軸位置に対する軸ずれを、車両Ｖ走行時に精度よく検出することができる。
　物標認識装置３０は、自車両Ｖが走行する地点での走行路の傾斜角度から先行車両が走行する地点での走行路の傾斜角度へ変化する傾斜変化点を考慮して垂直方向軸ずれ検出処理の実行の可否を判断するようにしてもよい。
　具体的には、図１２Ａおよび図１２Ｂに例示するように、物標認識装置３０は、自車両Ｖが走行する地点での走行路の傾斜角度から先行車両が走行する地点での走行路の傾斜角度へ変化する傾斜変化点を算出する。そして、物標認識装置３０は、その算出した変化点を自車両Ｖが通過するまでは、垂直方向軸ずれ検出処理を実行せず、通過後には垂直方向軸ずれ検出処理を実行する。
　図１４Ａおよび図１４Ｂに例示されるように、物標認識装置３０は、画像センサ２０の表示画像に設定された所定枠内の先行車両を、垂直軸ずれ検出処理において、レーダビーム軸の垂直方向の軸ずれを判定する際の対象となる物標とすることができる。例えば、物標認識装置３０は、自車両Ｖから対象である先行車両までの距離によって、上記枠を変化させる。
　例えば、物標認識装置３０は、自車両Ｖから先行車両までの距離が基準距離よりも短く、先行車両が近距離にある場合には、図１４Ａに例示されるように、表示画像中の所定枠の位置を下方に設定する。また、自車両Ｖから先行車両までの距離が基準距離よりも長く、先行車両が遠距離にある場合には、図１４Ｂに例示するように、表示画像中の所定枠の位置を上方に設定するといった具合である。
　このようにすれば、レーダビームの軸ずれ検出精度が悪くなることが予想される状況下での軸ずれ判定を排除することができる。また、車両Ｖに搭載されるレーダセンサ１０のレーダビーム軸を含む垂直面内における該レーダビーム軸の設計ビーム軸位置に対する軸ずれを、車両Ｖ走行時に精度よく検出することができる。
　１…運転支援システム、１０…レーダセンサ、２０…画像センサ、３０…物標認識装置、４０…運転支援実行装置。

Claims (9)

  1. 　ビームセンサ（１０）を介して自車両の前方に向けて探査ビームを照射するとともにその照射した探査ビームに基づく反射ビームを受信した結果から、自車両の前方に対する第１の物標認識処理を繰り返し行うビーム認識部（１０、３０ａ）と、
    　画像センサ（２０）により撮像された自車両の前方の撮像画像に基づき、自車両の前方に対する第２の物標認識処理を繰り返し行う画像認識部（３０ｂ）と、
    　前記ビーム認識部（３０ａ）による前記第１の物標認識処理結果、および前記画像認識部（３０ｂ）による前記第２の物標認識処理結果に基づいて、前記自車両前方を走行する少なくとも１つの先行車両を、第１の物標認識処理および第２の物標認識処理の双方で認識した回数が、当該少なくとも１つの先行車両を、少なくとも画像認識処理で認識した回数に占める割合を算出し、その算出した割合の値に応じて、前記ビームセンサ（１０）のビーム軸を含む垂直面内における該ビーム軸の設計ビーム軸位置に対する軸ずれを検出する軸ずれ検出部（３０ｃ）と、
    を備えることを特徴とするビームセンサの軸ずれ検出装置（３０）。
  2. 　請求項１に記載の軸ずれ検出装置（３０）において、
    　前記軸ずれ検出部（３０ｃ）は、自車両から前記少なくとも１つの先行車両までの距離範囲毎に前記割合の値を算出し、その算出した距離範囲毎の前記割合の値それぞれに重み付けを行い、重み付けされた前記割合の値それぞれを加算し、加算した値に応じて、前記ビームセンサ（１０）のビーム軸を含む垂直面内における該ビーム軸の設計ビーム軸位置に対する軸ずれを検出することを特徴とするビームセンサの軸ずれ検出装置（３０）。
  3. 　請求項１に記載の軸ずれ検出装置（３０）において、
    　前記軸ずれ検出部（３０ｃ）は、自車両から前記少なくとも１つの先行車両までの距離範囲毎に前記割合の値を算出し、その算出した距離範囲毎の前記割合の値に応じて、前記ビームセンサ（１０）のビーム軸を含む垂直面内における該ビーム軸の設計ビーム軸位置に対する軸ずれを検出することを特徴とするビームセンサの軸ずれ検出装置（３０）。
  4. 　請求項１～請求項３の何れか１項に記載の軸ずれ検出装置（３０）において、　前記軸ずれ検出部（３０ｃ）は、前記少なくとも１つの先行車両の車高の値を繰り返し求め、求めた車高値毎に前記割合の値を算出し、その算出した車高値毎の前記割合の値を加算し、加算した値に応じて、前記ビームセンサ（１０）のビーム軸を含む垂直面内における該ビーム軸の設計ビーム軸位置に対する軸ずれを検出することを特徴とするビームセンサの軸ずれ検出装置（３０）。
  5. 　請求項１～請求項４の何れか１項に記載の軸ずれ検出装置（３０）において、　前記少なくとも１つの先行車両は複数存在し、
    　前記軸ずれ検出部（３０ｃ）は、求めた前記複数の先行車両の１つの車高が所定値よりも大きいか否かを判定し、求めた前記先行車両の１つの車高が所定値よりも大きい場合、当該先行車両の１つ対する前記割合を求めず、残りの先行車両に対する前記割合を算出すること
    を特徴とするビームセンサの軸ずれ検出装置（３０）。
  6. 　請求項１に記載の軸ずれ検出装置（３０）において、
    　前記軸ずれ検出部（３０ｃ）は、検出された自車両周囲の照度が閾値以上であるか否かを判断し、周囲の照度が閾値未満である場合において、前記少なくとも１つの先行車両の車高を、自車両に搭載されたセンサを用いて検出するときには、前記所定値を周囲の照度が閾値以上である場合における値に比べて小さく設定し、前記少なくとも１つの先行車両の車幅を、自車両に搭載されたセンサを用いて検出し、検出した前記少なくとも１つの先行車両の車幅から当該少なくとも１つの先行車両の車高を推定するときには、前記所定値を周囲の照度が閾値以上である場合における値に比べて大きく設定すること
    を特徴とするビームセンサの軸ずれ検出装置（３０）。
  7. 　請求項１～請求項６の何れか１項に記載の軸ずれ検出装置（３０）において、
    　前記少なくとも１つの先行車両は、前記第１の物標認識処理により正常に認識された先行車両と非正常に認識された先行車両とを含んでおり、
    　前記軸ずれ検出部（３０ｃ）は、前記正常に認識された先行車両および非正常に認識された先行車両それぞれに対して前記割合の値を算出し、その算出した前記割合の値に応じて、前記ビームセンサ（１０）のビーム軸を含む垂直面内における該ビーム軸の設計ビーム軸位置に対する軸ずれを検出するとともに、前記軸ずれが検出された場合には、上方向の軸ずれか下方向の軸ずれかを判定するとともにその軸ずれの量を求めること
    を特徴とするビームセンサの軸ずれ検出装置（３０）。
  8. 　自車両の前方を走行する少なくとも１つの先行車両の認識を、ビームセンサ（１０）を介して自車両の前方に向けて照射される探査ビームおよび該探査ビームに基づく反射ビームを少なくとも用いて行う先行車両認識部（３０ａ、３０ｂ）と、
    　前記先行車両認識部（３０）による少なくとも１つの先行車両の認識結果に基づき、前記ビームセンサ（１０）のビーム軸を含む垂直面内における該ビーム軸の設計ビーム軸位置に対する軸ずれを検出する軸ずれ検出処理を実行する軸ずれ検出部（３０ｃ）と、を備え、
    　前記軸ずれ検出部（３０ｃ）は、前記先行車両認識部（３０ａ、３０ｂ）による少なくとも１つの先行車両の認識結果に基づき、自車両が走行する地点での走行路の傾斜角度と先行車両が走行する地点での走行路の傾斜角度との差分を算出し、その算出した差分に応じて、前記先行車両認識部（３０ａ、３０ｂ）によって認識された少なくとも１つの先行車両を、前記軸ずれ検出処理の対象とするか否かを判断し、この判断の結果に基づいて、前記軸ずれ検出処理を実行するか否かを判断する
    ことを特徴とする軸ずれ検出装置（３０）。
  9. 　自車両の前方を走行する少なくとも１つの先行車両の認識を、ビームセンサ（１０）を介して自車両の前方に向けて照射される探査ビームおよび該探査ビームに基づく反射ビームを少なくとも用いて行う先行車両認識部（３０ａ、３０ｂ）と、
    　前記先行車両認識部（３０）による少なくとも１つの先行車両の認識結果に基づき、前記ビームセンサ（１０）のビーム軸を含む垂直面内における該ビーム軸の設計ビーム軸位置に対する軸ずれを検出する軸ずれ検出処理を実行する軸ずれ検出部（３０ｃ）と、を備え、
    　前記軸ずれ検出部（３０）は、前記先行車両認識部（３０ａ、３０ｂ）による少なくとも１つの先行車両の認識結果に基づき、自車両が走行する地点での走行路の傾斜角度から、少なくとも１つの先行車両が走行する地点での走行路の傾斜角度へ変化する傾斜変化点を算出し、その算出した傾斜変化点を自車両が通過するまでは前記軸ずれ検出処理を実行せず、通過後には前記軸ずれ検出処理を実行すること
    を特徴とする軸ずれ検出装置（３０）。
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