WO2016031918A1 - 軸ずれ診断装置 - Google Patents

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高木　亮
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株式会社デンソー
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    • G01S2013/9327—Sensor installation details
    • G01S2013/93271—Sensor installation details in the front of the vehicles

Definitions

  • the present invention relates to a technique for detecting an axial 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 pre-designed axis position. For this reason, if the mounting position of the beam 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 deviation of the beam axis from the predesigned axis position is also simply referred to as an axis deviation.
  • the axial deviation in the vertical plane including the beam axis is referred to as the vertical axial deviation
  • the axial deviation in the horizontal plane including the beam axis is also referred to as the horizontal axial deviation.
  • Patent Document 1 detects a vanishing point based on an image captured while a vehicle equipped with a laser beam sensor is running.
  • 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 can 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 traveling.
  • 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.
  • a first object of this disclosure is to provide a technique for detecting an axial deviation of a beam axis in a beam sensor mounted on a vehicle when the vehicle is traveling.
  • a second object of the present disclosure is to improve detection accuracy of a beam axis misalignment in a beam sensor mounted on a vehicle.
  • a diagnostic device for a beam sensor that is mounted on a vehicle, transmits a probe beam, and receives a reflected beam based on the probe beam.
  • the diagnostic apparatus includes an acquisition unit that acquires horizontal axis deviation information indicating whether or not a horizontal axis deviation, which is an axis deviation with respect to a design beam axis position in a horizontal direction corresponding to a vehicle width direction, of the search beam has occurred.
  • This diagnostic apparatus is configured not to execute an axial deviation diagnosis in the vertical direction of the exploration beam when an axial deviation in the horizontal direction occurs with respect to the exploration beam. For this reason, it is possible to suppress erroneous detection of a situation in which an axial deviation occurs in the horizontal direction as a situation in which an axial deviation occurs in the vertical direction. That is, it is possible to suppress erroneous detection of the axial deviation in the vertical direction of the beam axis in the beam sensor, and it is possible to suppress erroneous detection of the axial deviation in the vertical direction of the beam axis in the beam sensor.
  • FIG. 1 is a block diagram showing an example of the configuration of a driving support system and a target recognition apparatus according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a diagram for explaining a mounting position of the radar sensor shown in FIG. 1 with respect to the vehicle.
  • FIG. 3 is a diagram for explaining an axial deviation in the horizontal direction and an axial deviation in the vertical direction of the radar sensor shown in FIG.
  • FIG. 4 is a diagram for explaining detection ranges of the radar sensor and the image sensor shown in FIG.
  • FIG. 5 is a flowchart schematically showing a radar axis misalignment diagnosis process according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an example of a method of detecting an axis deviation in the horizontal direction.
  • FIG. 7 is a flowchart schematically showing vertical axis deviation diagnosis processing in the radar axis deviation diagnosis processing shown in FIG. 5.
  • FIG. 8A is a flowchart showing detection count processing in the vertical axis deviation diagnosis processing.
  • FIG. 8B is a diagram showing a distance determination table used in the detection count process.
  • FIG. 9A is an explanatory diagram illustrating equations used for the abnormal recognition rate calculation processing and the abnormal recognition rate calculation processing in the vertical axis misalignment diagnosis processing.
  • FIG. 9B is a diagram showing a specific method for obtaining the first ratio calculation process.
  • FIG. 9C is a diagram illustrating a specific method for obtaining the second ratio calculation process.
  • FIG. 9A is an explanatory diagram illustrating equations used for the abnormal recognition rate calculation processing and the abnormal recognition rate calculation processing in the vertical axis misalignment diagnosis processing.
  • FIG. 9B is a diagram showing a specific method for obtaining the first ratio calculation process.
  • FIG. 9C is a diagram
  • FIG. 10A is a graph showing the relationship between the distance from the host vehicle to the preceding vehicle and the target double recognition ratio when weighting is not performed on the first counter, the second counter, and the third counter. It is.
  • FIG. 10B shows the distance between the host vehicle and 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 which shows a relationship.
  • FIG. 11A is a diagram showing a first map used for a vertical axis deviation amount calculation process in the vertical axis deviation diagnosis process.
  • FIG. 11B is a diagram showing a second map used for the vertical axis deviation amount calculation process in the vertical axis deviation diagnosis process.
  • FIG. 11A is a diagram showing a first map used for a vertical axis deviation amount calculation process in the vertical axis deviation diagnosis process.
  • FIG. 11B is a diagram showing a second map used for the vertical axis deviation amount calculation process in the vertical axis deviation diagnosis
  • FIG. 12 is a diagram for explaining the effect of the vertical axis misalignment diagnosis process according to the first embodiment and the detection count process according to the third embodiment.
  • FIG. 13 is a flowchart of the axis misalignment diagnosis process according to the second embodiment of the present invention.
  • FIG. 14A is a flowchart of detection count processing according to the third embodiment of the present invention.
  • FIG. 14B is a diagram illustrating an example of a distance determination table according to the third embodiment of this invention.
  • FIG. 15A is an explanatory diagram illustrating expressions used for the abnormal recognition rate calculation processing and the abnormal recognition rate calculation processing in the vertical axis misalignment diagnosis processing according to the third embodiment.
  • FIG. 15B is a diagram illustrating a specific method for obtaining the first ratio calculation process according to the third embodiment.
  • FIG. 15C is a diagram illustrating a specific method for obtaining the second ratio calculation process according to the third embodiment.
  • FIG. 16A is a diagram for explaining the lateral position of the sign when the horizontal axis is not displaced.
  • FIG. 16B is a diagram for explaining the lateral position of the sign when the horizontal axis is misaligned.
  • the driving support system 10 of the first embodiment includes a radar sensor 11, an image sensor 12, a target recognition device 13, and a driving support execution device 14.
  • the driving support system 10 is mounted on the vehicle 1.
  • the target recognition device 13 is connected to each of the radar sensor 11, the image sensor 12, and the driving support execution device 14 so as to be able to communicate with each other.
  • the radar sensor 11 is attached to a predetermined position at the front end of the host vehicle 1.
  • the center axis (radar axis) of the detection range is the front-rear direction of the host vehicle 1 (the longitudinal direction of the host vehicle 1 and the x-axis direction shown in FIG. 2) and the vertical direction.
  • the vehicle height direction perpendicular to the y-axis direction shown in FIG. 2 which is the x-axis direction and the vehicle width direction and the z-axis direction shown in FIG. 2 is attached at a predetermined angle. .
  • the radar sensor 11 has a predetermined direction (here, as an example) in the vehicle width direction (y-axis direction) in the xy plane (horizontal plane) of the host vehicle 1. (the direction of the x-axis) is attached so that the center axis M of the detection range is a predetermined angle ⁇ Y0 .
  • the radar sensor 11 has a predetermined direction in the vehicle height direction (z-axis direction) (here, the z-axis direction as an example) in the xz plane (vertical plane). Is attached at a predetermined angle ⁇ Z0 .
  • an angle (for example, ⁇ Ym ) between the center axis M of the detection range and a predetermined direction (x-axis) in the vehicle width direction is a predetermined angle in the horizontal plane.
  • the state changed from ⁇ Y0 (the shifted state) is referred to as a state in which a horizontal axis deviation has occurred.
  • an angle (for example, ⁇ Zm ) formed by the center axis M of the detection range and a predetermined direction (z-axis) in the vehicle height direction in the vertical plane is a predetermined angle.
  • the state changed from ⁇ Z0 (the shifted state) is referred to as a state in which an axial shift occurs in the vertical direction.
  • the radar sensor 11 irradiates a radar wave (radar beam) toward the first exploration area set in front of the host vehicle 1, and receives the reflected wave (reflected beam).
  • a radar wave radar beam
  • the radar sensor 11 and the target recognition device 13 constitute a well-known FMCW (Frequency Modulated Continuous Wave) radar that uses millimeter waves to detect a target existing in the first exploration area.
  • FMCW Frequency Modulated Continuous Wave
  • the radar sensor 11 is disposed, for example, in the central portion of the front end of the vehicle 1, and the frequency linearly increases (uplink modulation) and decreases (downlink modulation) with respect to time.
  • Transmit the transmitted wave (transmission beam) toward the first exploration area receive the radio wave (reflected beam) reflected by the target ahead, transmit the transmission wave (transmission beam) and the received wave (reception beam)
  • the radar sensor 11 extracts a beat signal having a beat frequency corresponding to the distance and relative speed between the radar sensor 11 and the target as received data.
  • the radar sensor 11 at least one of a transmission antenna and a reception antenna is configured by an array antenna. Note that a combination of a transmission antenna and a reception antenna is called a channel.
  • the radar sensor 11 extracts a beat signal for each channel.
  • the radar sensor 11 performs AD conversion on the extracted beat signal using an AD converter and outputs the result.
  • the output beat signal is input to the target recognition device 13.
  • the image sensor 12 includes, for example, a CCD camera disposed above the radar sensor 11 at the front end portion of the host vehicle 1, for example.
  • the second exploration area set in front of the vehicle 1 is imaged.
  • the CCD camera uses an angular range wider than the detection range of the radar sensor 11 as a detection range (see FIG. 4).
  • the first exploration region (first detection range) by the radar sensor 11 is a predetermined along the horizontal direction (the vehicle width direction of the vehicle 1) around the beam axis of the radar beam. For example, it is a region that expands in a fan shape so as to have an angle of view.
  • the second exploration region (second detection range) by the image sensor 12 is a region 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 at the center. is there.
  • the beam axis of the radar sensor 11 and the optical axis of the image sensor 12 coincide with each other when viewed from above the vehicle 1.
  • the first exploration area (first detection range) by the radar sensor 11 has a predetermined angle of view along the vertical direction (the height direction of the vehicle 1) around the beam axis of the radar sensor 11.
  • it is fan-shaped.
  • the second exploration region (second detection range) by the image sensor 12 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. 12A).
  • the first search area and the second search area overlap each other.
  • the image sensor 12 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 12 transmits information on the target (hereinafter referred to as an image target) detected by this processing to the target recognition device 13 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 recognition device 13 includes, for example, a microcomputer including a CPU 31, a ROM 32, and a RAM 33, and a digital signal processor (DSP) 34 for executing signal processing such as fast Fourier transform (FFT).
  • DSP digital signal processor
  • the CPU 31 of the target recognition device 13 recognizes various targets existing in the first exploration area according to the beat signal acquired from the radar sensor 11 and generates target information to be provided to the driving support execution device 40. Functions as a beam recognition unit 13a. Further, the CPU 31 of the target recognition device 13 recognizes various targets existing in the second exploration area in accordance with the image target information acquired from the image sensor 12 and provides the target to the driving support execution device 40. It functions as an image recognition unit 13b that generates mark information.
  • the recognition method of various targets in the target recognition process is a well-known technique, detailed description is abbreviate
  • the CPU 13 of the target recognition device 13 functions as a diagnostic processing unit that executes a radar axis misalignment diagnosis process that determines whether or not an axis misalignment has occurred in the radar sensor 11.
  • the driving assistance execution device 14 controls various on-vehicle devices according to the processing result (target information) in the target recognition device 13 and executes predetermined driving assistance.
  • the driving support execution device 14 includes at least a monitor that displays various images and a speaker that outputs an alarm sound and guidance sound as in-vehicle devices to be controlled.
  • the driving support execution device 14 may further include various control devices that control the internal combustion engine, the power train mechanism, the brake mechanism, and the like mounted on the host vehicle 1 as in-vehicle devices to be controlled.
  • the target recognizing device 13 acquires horizontal axis deviation information indicating whether or not an axis deviation in the horizontal direction of the radar sensor 11 has occurred (step S10).
  • the processing of step S10 by the CPU 31 or the hardware configuration that realizes the processing of step S10 corresponds to, for example, the acquisition unit 13c.
  • the target recognizing device 13 performs horizontal axis deviation diagnosis processing for detecting whether or not the horizontal deviation of the radar sensor 11 has occurred in the radar axis deviation diagnostic processing. It is executed as a separate process.
  • step S10 the target recognition device 13 acquires the detection result of the horizontal axis deviation diagnosis process as horizontal axis deviation information.
  • the target recognizing device 13 detects, as an example, as shown in FIG. 6 whether or not the horizontal deviation of the radar sensor 11 has occurred.
  • the target recognition device 13 detects a predetermined target included in the image based on the image captured by the image sensor 12.
  • the target recognition device 13 detects the distance from the host vehicle 1 to the preceding vehicle 9 and the vehicle width W of the preceding vehicle 9 with the preceding vehicle 9 as a predetermined target.
  • the target recognizing device 13 determines a horizontal plane (from the x-axis direction and the y-axis direction in FIGS. 2 and 3) including a predetermined reference point (here, the mounting position P0 of the radar sensor 11). ),
  • the azimuth range ⁇ g corresponding to the vehicle width W of the preceding vehicle 9 recognized in the image is calculated.
  • the target recognizing device 13 has a predetermined angle of the azimuth range ⁇ s including the azimuth range ⁇ g corresponding to the vehicle width W of the preceding vehicle 9, that is, the detection range of the radar sensor 11 in a state where there is no horizontal axis deviation. It is determined whether or not all the targets detected by the radar sensor 11 are included in the azimuth range ⁇ s corresponding to (step S20).
  • the target recognition device 13 causes an axis shift in the horizontal direction of the radar sensor 11. Judge that it is not.
  • the target recognition device 13 does not include at least one target Pr detected by the radar sensor 11 in the azimuth range ⁇ s (see FIG. 6), the horizontal deviation of the radar sensor 11 is detected. It determines with having generate
  • the target recognizing device 13 determines that an axial deviation has occurred in the horizontal direction (YES as a result of the determination in step S20)
  • the target recognizing device 13 does not execute a vertical axis deviation diagnosis process described later (prohibits execution).
  • the radar axis misalignment diagnosis process is terminated.
  • step S30 If the target recognition apparatus 13 determines that no horizontal axis deviation has occurred (NO in step S20), the target axis recognition device 13 executes vertical axis deviation diagnosis processing in step S30 (step S30).
  • the hardware configuration that realizes the determination process of step S20 or the determination process of step S20 by the CPU 31 corresponds to, for example, the determination unit 13d.
  • the hardware configuration that realizes the diagnosis process of step S30 by the CPU 31 or the diagnosis process of step S30 corresponds to the diagnosis unit 13e, for example.
  • the target recognition device 13 After executing the vertical axis deviation diagnosis process in step S30, the target recognition device 13 ends the radar axis deviation diagnosis process.
  • the target recognition apparatus 13 executes a detection count process that is a subroutine (S100). The detection count process will be described later. Thereafter, the vertical axis deviation diagnosis process proceeds to step S200.
  • step S200 the target recognizing device 13 executes a target bi-recognition ratio calculation process that is a subroutine.
  • the target bi-recognition ratio calculation process will be described later.
  • the vertical axis deviation diagnosis process proceeds to step 300.
  • step S300 the target recognition device 13 executes an abnormal recognition ratio calculation process.
  • the abnormal recognition ratio calculation process will be described later.
  • the vertical axis deviation diagnosis process proceeds to step S400.
  • step S400 vertical axis deviation amount calculation processing is executed.
  • the vertical axis deviation amount calculation process will be described later. Thereafter, the target recognition device 13 ends the vertical axis misalignment diagnosis process.
  • the target recognition device 13 determines whether or not the image target and the millimeter wave target match (S1110).
  • the image target refers to the preceding vehicle 9 that has been image-recognized by the image sensor 12
  • the millimeter wave target refers to the preceding vehicle 9 that has been radar-recognized by the radar sensor 11.
  • the coincidence between the image target and the millimeter wave target means that the recognized preceding vehicle 9 is recognized by both the radar recognition by the radar sensor 11 and the image recognition by the image sensor 12.
  • the target recognizing device 13 recognizes the preceding vehicle recognized when the radar-recognized preceding vehicle 9 exists within a predetermined range including the image-recognized preceding vehicle 9. It is determined that the vehicle 9 has been recognized by both radar recognition by the radar sensor 11 and image recognition by the image sensor 12.
  • the target recognition device 13 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 11 and an image by the image sensor 12. 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.
  • 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 13 is the same by both the radar sensor 11 and the image sensor 12. It is determined that the target, i.e., the same preceding vehicle is recognized.
  • step S1110 If the determination in step S1110 is affirmative (S1110: YES), the detection count process proceeds to step S1120. On the other hand, when it is negative determination (S1110: NO), a detection count process transfers to step S1130.
  • step S1120 the target recognition device 13 performs target distance determination. Specifically, the target recognition device 13 determines the distance between the host vehicle 1 and the preceding vehicle 9 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 13 performs target distance determination. Specifically, the target recognition device 13 determines the distance between the host vehicle 1 and the preceding vehicle 9 that has been image-recognized. Note that the result of image recognition is used for this target distance determination. Thereafter, the detection count process proceeds to step S1170.
  • step S1140 the target recognition apparatus 13 determines whether or not the radar recognition result is abnormal recognition. Specifically, the target recognition device 13 determines whether or not the radar recognition by the radar sensor 11 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, for example, a result different from the normal recognition result in the first embodiment.
  • 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 13 increments the first counter C1 of hardware or software prepared in the own device 13.
  • the target recognizing device 13 is exemplified in FIG. 8B and refers to the distance determination table prepared in the own device 13 between the own vehicle 1 and the preceding vehicle 9 determined in step S1120.
  • the first counter C1 corresponding to the distance is incremented.
  • the first counter C1 is a counter indicating the number of times the preceding vehicle 9 has been normally recognized by the radar (that is, the preceding vehicle 9 is recognized by both the radar recognition by the radar sensor 11 and the image recognition by the image sensor 12). Counter) indicating the number of times the image has been recorded, and is prepared for each distance area set in the distance determination table.
  • a distance area is set in increments of 10 m from 0 m to 100 m, and one distance area is set for 100 m or more.
  • a distance index “ “1” to “11” are assigned respectively.
  • the target recognizing device 13 increments a second counter C2 of hardware or software prepared in the own device 13.
  • the target recognition device 13 refers to the distance determination table illustrated in FIG. 8B, and the second counter C2 to which the distance between the host vehicle 1 and the preceding vehicle 9 determined in step S1120 is applicable. Is incremented.
  • the second counter C2 is a counter indicating the number of times the preceding vehicle 9 has been recognized abnormally by the radar, that is, the number of times the preceding vehicle 9 has been recognized abnormally by both the radar recognition and the image recognition. It is prepared for each distance area set in the distance determination table. Thereafter, the target recognizing device 13 ends the detection count process.
  • the target recognizing device 13 increments a third counter C3 of hardware or software prepared in the own device 13.
  • the target recognition device 13 refers to the distance determination table illustrated in FIG. 8B, and the third counter C3 corresponding to the distance between the host vehicle 1 and the preceding vehicle 9 determined in step S1130. Is incremented.
  • the third counter C3 is a counter indicating the number of times that the preceding vehicle 9 has been subjected only to image recognition without laser recognition, and is provided for each distance region set in the distance determination table. Thereafter, the target recognizing device 13 ends the detection count process.
  • Target bi-recognition ratio calculation process Next, the target bi-recognition ratio calculation process which is a subroutine executed in S200 of the vertical axis deviation diagnosis process will be described with reference to FIG.
  • the target recognizing device 13 executes a target bi-recognition ratio calculation process when the vertical axis deviation diagnosis process proceeds to step S20.
  • the target recognition device 13 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. 9A).
  • the weight in the region where the distance from the own vehicle 1 to the preceding vehicle 9 is small is relatively smaller than the weight in the region where the distance from the own vehicle 1 to the preceding vehicle 9 is large.
  • Set the coefficient to be is set such that the weight in the region where the distance from the host vehicle 1 to the preceding vehicle 9 is large is relatively larger than the weight in the region where the distance from the host vehicle 1 to the preceding vehicle 9 is small.
  • the target recognition device 13 calculates a target / both recognition ratio. Specifically, the target recognizing device 13 sets the weighted first counter C1 value, the weighted first counter C1 value, and the weighted first counter C1 value for each distance area 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. 9B).
  • This target bi-recognition ratio is defined as the number of times the preceding vehicle 9 is recognized by both the radar recognition processing and the image recognition processing, and the number of times the preceding vehicle 9 is recognized by at least one of the image recognition processing or the radar recognition processing.
  • An example of the relationship ie, the ratio
  • the target bi-recognition ratio increases, and if the number of times of recognition in the image recognition process increases, the target bi-recognition ratio The value of decreases.
  • the target recognizing device 13 ends the target bi-recognition ratio calculation process.
  • the target recognizing device 13 executes an abnormal recognition rate calculation process when the vertical axis deviation diagnosis process proceeds to step S300. First, the target recognizing device 13 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. 9A).
  • the target recognition device 13 calculates an abnormal recognition rate. Specifically, the target recognizing device 13 sets the weighted second counter C2 value, the weighted first counter C1 value, and the weighted value for each distance area 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. 9C).
  • the target recognition device 13 ends the abnormal recognition ratio calculation process.
  • the target recognizing device 13 executes the vertical axis deviation amount calculation process when the vertical axis deviation diagnosis process proceeds to step S400.
  • the target recognizing device 13 performs the vertical axis deviation generated in the radar sensor 11 in accordance with the target bi-recognition ratio calculated in S200 of the vertical axis deviation diagnosis process and the abnormal recognition ratio calculated in step S300.
  • the amount (vertical axis deviation amount) is estimated (vertical axis deviation estimation amount).
  • the target recognition apparatus 13 is exemplified in FIG. 11A, and refers to a map M prepared in the own apparatus 13, and a map M to which the calculated target bi-recognition ratio and abnormal recognition ratio correspond. Identify the top area. Then, the target recognizing device 13 determines that the vertical axis deviation amount of the value assigned to the specified area has occurred (see FIG. 11B).
  • 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.
  • 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).
  • 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 target recognition device 13 sets each area on the map M and the value of the vertical axis deviation amount assigned to each area. In the example shown in FIG. 11B, when the target bi-recognition ratio is X% and the abnormal recognition ratio is Y%, the target recognizing device 13 shifts “ ⁇ degrees (deg)” to the vertical axis deviation. Estimate as a quantity.
  • the target recognition device 13 ends the vertical axis deviation amount calculation processing.
  • the target recognition apparatus 13 in the driving support system 10 detects the horizontal deviation of the radar sensor 11 before detecting the vertical deviation of the radar sensor 11? Judging whether or not.
  • the target recognition device 13 does not execute the axial deviation diagnosis in the vertical direction.
  • the first embodiment as a first effect, it is detected that the situation in which the axis deviation in the horizontal direction occurs is erroneously detected as the situation in which the axis deviation in the vertical direction occurs.
  • the effect of suppressing can be acquired. That is, the first embodiment can obtain the effect of suppressing erroneous detection of the axial deviation of the beam sensor such as the radar sensor 11 in the vertical direction.
  • the target recognizing device 13 executes a vertical deviation measurement process, and the vertical direction of the beam sensor such as the radar sensor 11 or the like. Whether or not an axial misalignment has occurred is diagnosed, and when an axial misalignment in the vertical direction of the beam sensor occurs, the amount of misalignment is detected. That is, the target recognizing device 13 diagnoses whether or not a vertical axis deviation has occurred in a situation in which no horizontal axis deviation has occurred, and the vertical axis deviation has occurred. In such a case, the amount of misalignment can be detected. Therefore, in the first embodiment, as a second effect, various controls for improving the traveling safety of the vehicle 1 can be executed with high accuracy based on the detected amount of axial deviation in the vertical direction. Can be obtained.
  • the target recognizing device 13 performs radar recognition of the preceding vehicle 9 traveling in front of the host vehicle 1 in the vertical axis misalignment diagnosis process, and detects the front of the host vehicle 1 based on the captured image obtained by capturing the front of the host vehicle 1. Image recognition of the traveling preceding vehicle 9 is performed. The target recognizing device 30 then determines that the number of times the preceding vehicle 9 has been recognized by both the radar recognition and the image recognition based on the radar recognition result and the image recognition result of the preceding vehicle 9 is at least the image recognition or the radar recognition. On the other hand, the ratio to the recognized number of times is calculated. An example of this ratio is the target double recognition ratio.
  • the target recognizing device 13 detects a vertical axis deviation generated in a beam sensor such as the radar sensor 11 in accordance with the calculated ratio value (see FIGS. 12A and 12B). Thereby, 1st Embodiment can acquire the 3rd effect that the axial shift in the vertical direction of the radar sensor 11 mounted in the own vehicle 1 can be detected with high accuracy when the own vehicle 1 is traveling. .
  • the target recognizing device 13 calculates the target bi-recognition ratio according to the distance from the own vehicle 1 to the preceding vehicle 9 in the vertical axis deviation diagnosis process. Then, the target recognizing device 13 has a vertical axis deviation generated in the radar sensor 11 in accordance with the value obtained by adding the weighted target bi-recognition ratio values by distance. Diagnose whether or not. Accordingly, the first embodiment obtains the fourth effect that it is possible to more accurately diagnose whether or not the vertical axis deviation of the radar sensor 11 mounted on the host vehicle 1 has occurred. Can do.
  • the target recognizing device 13 determines the ratio of the preceding vehicle 9 that is normally recognized, that is, the normal recognition ratio, and the ratio of the preceding vehicle 9 that is abnormally recognized, that is, the abnormal recognition ratio, in the vertical axis deviation diagnosis process. Calculate each.
  • the target recognizing device 13 diagnoses whether or not a vertical axis deviation has occurred in a beam sensor such as the radar sensor 11 according to the calculated normal recognition ratio and non-normal recognition ratio. If the target recognition device 13 is diagnosed as having an axial misalignment in the vertical direction, the target recognizing device 13 determines whether the upper axis misalignment or the lower axis misalignment and determines the amount of the axis misalignment. .
  • the first embodiment has the fifth effect that the amount of axial misalignment in the vertical direction of the beam sensor such as the radar sensor 11 mounted on the host vehicle 1 can be detected more accurately when the host vehicle 1 travels. Obtainable.
  • the target recognition device 13 corresponds to an example of a detection device, an acquisition unit, a determination unit, a diagnosis unit, a radar recognition unit, and an image recognition unit.
  • S10 corresponds to an example of processing as an acquisition unit
  • S20 corresponds to an example of processing as a determination unit
  • S30 corresponds to an example of processing as a detection unit.
  • a radar axis misalignment diagnosis process will be described with reference to the flowchart of FIG.
  • the target recognition device 13 performs the same processing as in the first embodiment for steps S10 and S20.
  • the target recognizing device 13 determines in step S20 that no axis deviation has occurred in the horizontal direction (step S20: NO)
  • the vertical axis deviation diagnosis in step S30 is performed as in the first embodiment. Execute the process. Then, after the execution is completed, the target recognition device 13 ends the radar axis misalignment diagnosis process.
  • step S40 executes the processing of step S40 and resets all the counters C1 to C3. Execute.
  • the processing in step S40 in the CPU 13 or the hardware configuration corresponding to this processing corresponds to, for example, reset means. Specifically, the target recognition device 13 resets various counters used for the detection count process, that is, the first counter C1, the second counter C2, and the third counter C3. Then, the target recognition device 13 ends the radar axis misalignment diagnosis process.
  • the target recognition device 13 uses various counters used in the vertical axis deviation diagnosis process (detection count process), that is, the first counter C1, when the horizontal axis deviation is detected in the radar axis deviation diagnosis process. All of the second counter C2 and the third counter C3 are reset.
  • the radar sensor 11 has a horizontal axis misalignment. Then, it is assumed that it takes time until the horizontal axis deviation information indicating that the horizontal axis deviation has occurred is acquired after the horizontal axis deviation has actually occurred in the radar sensor 11. Even in such a situation, the target recognition apparatus 13 according to the second embodiment receives the first to third information when the horizontal axis deviation information indicating that the axis deviation in the horizontal direction has occurred is acquired. Counters C1 to C3 are reset.
  • the count values accumulated in the first to third counters C1 to C3 from when the horizontal axis deviation actually occurs until the horizontal axis deviation information is acquired that is, the incorrect count value is It can be prevented from being used for the vertical axis deviation diagnosis processing.
  • the second embodiment as a sixth effect, it is determined whether or not an axial deviation has occurred in the vertical direction with high accuracy in the vertical axis deviation diagnosis process, and when the axial deviation has occurred, The effect that the axial deviation can be detected with high accuracy can be obtained.
  • the target recognition device 13 corresponds to an example of a first count unit, a second count unit, and a reset unit.
  • S1170 corresponds to an example of processing as the first counting unit
  • S1150 and S1160 correspond to an example of processing as the second counting unit
  • S40 corresponds to an example of processing as the resetting unit.
  • the target recognizing device 13 detects an axial deviation generated in the radar sensor 11 based on radar recognition and image recognition of the preceding vehicle 9.
  • the target recognizing device 13 is different from the first embodiment in that the vehicle height of the preceding vehicle 9 is taken into account when detecting the axis deviation.
  • the target recognition apparatus 13 executes a detection count process illustrated in FIG. 14 in step S100 instead of the detection count process illustrated in FIG.
  • the target recognizing device 13 executes the target bi-recognition ratio calculation process illustrated in FIG. 15 instead of the target bi-recognition ratio calculation process illustrated in FIG.
  • the target recognizing device 13 executes an abnormal recognition rate calculation process illustrated in FIG. 15 instead of the abnormal recognition ratio calculation process illustrated in FIG.
  • the target recognizing device 13 executes vertical axis deviation amount calculation processing similar to that of the first embodiment.
  • step S1205 the target recognizing device 13 determines whether or not the image target and the millimeter wave target are the same as in step S1110. That is, the target recognition device 13 determines whether or not the same preceding vehicle 9 has been recognized by both radar recognition by the radar sensor 11 and image recognition by the image sensor 12. If an affirmative determination is made by the target recognizing device 13 (step S1205: YES), the detection count process proceeds to step S1210. On the other hand, when a negative determination is made by the target recognition device 13 (step S1205: NO), the detection count process proceeds to step S1215.
  • step S1210 the target recognition device 13 performs target distance determination. Specifically, the target recognition device 13 determines the distance between the host vehicle 1 and the preceding vehicle 9 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 13 performs target distance determination. Specifically, the target recognition device 13 determines the distance between the host vehicle 1 and the preceding vehicle 9 that has been image-recognized. Note that the result of image recognition is used for this target distance determination. Thereafter, the detection count process proceeds to step S1235.
  • step S1220 the target recognizing device 13 determines whether or not the radar recognition by the radar sensor 11 is a millimeter wave abnormal recognition, similarly to step S1140. Specifically, the target recognition device 13 determines whether or not the radar recognition by the radar sensor 11 is normal recognition. Here, if the target recognition device 13 makes an affirmative determination, that is, if the radar recognition result is an abnormal recognition result (step 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 (step S1220: NO), the detection count process proceeds to step S1225.
  • step S1225 the target recognition device 13 determines whether the vehicle height of the preceding vehicle 9 is higher than the vehicle height of a standard vehicle. Specifically, the target recognition device 13 determines whether or not the vehicle height of the preceding vehicle 9 is greater than a predetermined threshold using the result of image recognition.
  • the predetermined threshold is a value set for the purpose of excluding the preceding vehicle 9 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. It is set in advance by an experiment or the like (see FIGS. 12C and 12D). If the result of determination in step S1225 is affirmative (step S1225: YES), the detection count process proceeds to step S1245. On the other hand, if the determination is negative (step S1225: NO), the detection count process proceeds to step S1240.
  • step S1230 similar to the processing in step S1225, the target recognition device 13 determines whether the vehicle height of the preceding vehicle 9 is higher than the vehicle height of a standard vehicle. Specifically, the target recognition device 13 determines whether or not the vehicle height of the preceding vehicle 9 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 the target recognition device 13 determines whether the vehicle height of the preceding vehicle 9 is higher than the vehicle height of a standard vehicle, as in the process of step S1225. Specifically, the target recognition device 13 determines whether or not the vehicle height of the preceding vehicle 9 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 13 increments a fourth counter C4 of hardware or software prepared in the own device 13.
  • the target recognizing device 13 is exemplified in FIG. 14B and refers to the distance determination table prepared in the own device 13 between the own vehicle 1 and the preceding vehicle 9 determined in step S1210.
  • the fourth counter C4 corresponding to the distance is incremented.
  • This distance determination table is similar to the distance determination table illustrated in FIG. 8B, but may have different setting contents.
  • the fourth counter C4 is a counter indicating the number of times the preceding vehicle 9 whose vehicle height is 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 13 ends the detection count process.
  • step S1245 the target recognition device 13 increments the fifth counter C5 of hardware or software prepared in the device 13 itself.
  • the target recognizing device 13 is exemplified in FIG. 14B and refers to the distance determination table prepared in the own device 13 between the own vehicle 1 and the preceding vehicle 9 determined in step S1210.
  • the fifth counter C5 corresponding to the distance 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 13 ends the detection count process.
  • step S1250 the target recognizing device 13 increments the sixth counter C6 of hardware or software prepared in the own device 30.
  • the target recognition device 13 is exemplified in FIG. 14B and refers to the distance determination table prepared in the own device 13, and the distance between the own vehicle V and the preceding vehicle determined in step S1210.
  • the corresponding sixth counter C6 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 13 ends the detection count process.
  • step S1255 the target recognition device 13 increments the seventh counter C7 of hardware or software prepared in the own device 13.
  • the target recognizing device 13 is exemplified in FIG. 14B and refers to the distance determination table prepared in the own device 13 between the own vehicle 1 and the preceding vehicle 9 determined in step S1210.
  • the seventh counter C7 corresponding to the distance 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 13 ends the detection count process.
  • step S1260 the target recognizing device 13 increments an eighth counter C8 of hardware or software prepared in the own device 13.
  • the target recognizing device 13 is exemplified in FIG. 14B and refers to the distance determination table prepared in the own device 13 between the own vehicle 1 and the preceding vehicle 9 determined in step S1215.
  • the eighth counter C8 corresponding to the distance 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 has been subjected to only image recognition without being laser-recognized, and for each distance region set in the distance determination table. Is set. Thereafter, the target recognition device 13 ends the detection count process.
  • the target recognizing device 13 increments a ninth counter C9 of hardware or software prepared in the own device 13.
  • the target recognizing device 13 is exemplified in FIG. 14B and refers to the distance determination table prepared in the own device 13 between the own vehicle 1 and the preceding vehicle 9 determined in step S1215.
  • the ninth counter C9 corresponding to the distance is incremented.
  • the ninth counter C9 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 laser 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 13 ends the detection count process.
  • the target recognizing device 13 multiplies each value of the fourth counter C4 by a corresponding predetermined fourth coefficient to correspond to each value of the fifth counter C5. Multiply by a predetermined fifth coefficient.
  • the target recognizing device 13 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.
  • the target recognition device 13 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. Then, the target recognition apparatus 13 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 recognizing device 13 multiplies each value of the eighth counter C8 by a corresponding predetermined eighth coefficient to correspond 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 13 calculates a target / both recognition ratio. Specifically, the target recognizing device 13 sets the first count addition value, the second count addition value, and the third count for each distance region set in the distance determination table.
  • the target double recognition ratio is calculated by dividing the added value by the added value (expressed as a percentage (%), see FIG. 15B).
  • the target recognizing device 13 ends the target bi-recognition ratio calculation process.
  • the target recognizing device 13 multiplies each value of the fourth counter C4 by a corresponding predetermined fourth coefficient to correspond to each value of the fifth counter C5. Multiply by a predetermined fifth coefficient.
  • the target recognizing device 13 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.
  • the target recognition device 13 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 apparatus 13 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 13 calculates an abnormal recognition rate. Specifically, the target recognizing device 13 adds a first count addition value and a first count addition value and a second count addition value for each distance area set in the distance determination table.
  • the abnormal recognition rate is calculated by dividing by (represented as a percentage (%), see FIG. 15C).
  • the target recognition device 13 ends the abnormal recognition ratio calculation process.
  • the target recognition apparatus 13 of the third embodiment calculates the target double recognition ratio and the non-normal recognition ratio for each vehicle height of the preceding vehicle 9 in the vertical axis misalignment diagnosis process (detection count process). An axis deviation in the vertical plane generated in the radar sensor 11 is detected according to the target double recognition ratio and the abnormal recognition ratio for each vehicle height. Thereby, it is possible to detect the axis deviation with higher accuracy.
  • the target recognition device 13 determines whether or not the recognized vehicle height of the preceding vehicle 9 is greater than a predetermined threshold in the vertical axis deviation diagnosis process (detection counting process), and the vehicle height is greater than the predetermined threshold.
  • the preceding vehicle 9 is excluded and the target double recognition ratio and the abnormal recognition ratio are calculated. Thereby, it is possible to detect the axis deviation with higher accuracy.
  • the target recognition device 13 detects the amount of axial deviation of the radar sensor 11 in the vertical axis deviation diagnosis processing.
  • the present invention is not limited to this, and the vertical direction of the radar sensor 11 is not limited thereto. It may be possible to detect only whether or not an axis misalignment has occurred.
  • the axis in the horizontal direction is based on the angle between the center axis M of the detection range of the radar sensor 11 and the horizontal direction (x-axis direction) and the angle between the vertical direction (y-axis).
  • the axis of the radar sensor 11 for defining the axis deviation may be an axis different from the central axis M.
  • an axis extending from the radar sensor 11 toward the target search range is defined, and the axis is horizontal.
  • An axial deviation in the direction and an axial deviation in the vertical direction may be defined.
  • the vertical axis deviation diagnosis process described in the third embodiment is applied to the vertical axis deviation diagnosis process (S30) of the radar axis deviation diagnosis process (see FIG. 13) executed by the target recognition apparatus 13 in the second embodiment. May be.
  • the counter reset process executed in S40 all the various counters shown in the flowchart of FIG. 14, that is, the fourth to ninth counters are reset.
  • the target recognition device 13 detects the axial deviation of the radar sensor 11 in the horizontal direction using the radar sensor 11 and the image sensor 12.
  • the present invention is not limited to this, and various methods are possible. It may be detected with.
  • the target recognition device 13 detects a sign or the like provided on the traveling path of the host vehicle 1 using the image sensor 12, and based on a change in the position (lateral position) of the sign or the like, the radar sensor 11 An axial deviation in the horizontal direction may be detected. That is, as an example, as shown in FIG. 16A, when the axis deviation in the horizontal direction of the radar sensor 11 has not occurred (here, the center axis M of the detection range of the radar sensor 11 is the traveling direction of the host vehicle 1 ( in the horizontal direction of the radar sensor 11), the lateral position of the sign Q detected on the travel path of the host vehicle 1 (to the central axis M).
  • the position (E) in the direction perpendicular to the vehicle is detected as a constant value regardless of the distance between the vehicle 1 and the sign Q.
  • the target recognition device 13 may detect an axial deviation in the horizontal direction of the central axis M1 of the detection range of the radar sensor 11 and an amount of the axial deviation.
  • each of the above embodiments may be distributed as a plurality of constituent elements, or the functions of a plurality of constituent elements may be integrated into one constituent element. Further, at least a part of the configuration of each of the above embodiments may be replaced with a known configuration having a similar function. Moreover, you may abbreviate
  • at least a part of the configuration of each of the above embodiments may be added to or replaced with the configuration of the other above embodiments.
  • all the aspects included in the technical idea specified from the wording described in the claims are embodiments of the present invention.
  • the present invention is realized in various forms such as the driving support system 10 and the target recognizing device 13 described above, a program for causing the target recognizing device 13 to function, a medium on which the program is recorded, an axis misalignment diagnosis method, and the like. can do.

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Abstract

　探査ビームに水平軸ずれが発生しているか否かを表す水平軸ずれ情報を取得する取得部と、前記探査ビームに対し、車高方向に対応する垂直方向における設計ビーム軸位置に対する軸ずれである垂直軸ずれが発生しているか否かを診断する診断部と、前記水平軸ずれ情報に基づいて、前記診断部による前記垂直軸ずれの診断を実行するか否かを判断し、前記水平軸ずれ情報が前記水平方向における軸ずれが発生していないことを表している場合は、前記診断部による診断を実行し、前記水平軸ずれ情報が前記水平方向における軸ずれが発生していることを表している場合は、前記診断部による診断を禁止する判断部と、を備えた診断装置である。

Description

軸ずれ診断装置
　本発明は、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、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って、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ビームセンサの取付位置が予め定められた取付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。なお、上記ビーム軸の予め設計された軸位置に対するずれを単に軸ずれとも記載する。また、この軸ずれとして、ビーム軸を含む垂直面内における軸ずれを垂直方向の軸ずれとし、ビーム軸を含む水平面内における軸ずれを水平方向の軸ずれとも記載する。
　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２００４－２０５３９８号公報
　上記特許文献１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、この開示は、車両に搭載されるビームセンサにおけるビーム軸の軸ずれを車両走行時に検出する技術を提供することを第１の目的とする。
　また、本開示は、車両に搭載されるビームセンサにおけるビーム軸の軸ずれの検出精度を向上させることを第２の目的とする。
　車両に搭載されて探査ビームを送信し、該探査ビームに基づく反射ビームを受信するビームセンサの診断装置である。この診断装置は、前記探査ビームの、車幅方向に対応する水平方向における設計ビーム軸位置に対する軸ずれである水平軸ずれが発生しているか否かを表す水平軸ずれ情報を取得する取得部と、前記探査ビームに対し、車高方向に対応する垂直方向における設計ビーム軸位置に対する軸ずれである垂直軸ずれが発生しているか否かを診断する診断部と、前記水平軸ずれ情報に基づいて、前記診断手段による前記垂直軸ずれの診断を実行するか否かを判断し、前記水平軸ずれ情報が前記水平方向における軸ずれが発生していないことを表している場合は、前記診断手段による診断を実行し、前記水平軸ずれ情報が前記水平方向における軸ずれが発生していることを表している場合は、前記診断手段による診断を禁止する判断部と、を備えている。
　この診断装置では、探査ビームに対し水平方向における軸ずれが発生している場合には、該探査ビームの垂直方向における軸ずれの診断を実行しないように構成されている。このため、水平方向における軸ずれが発生している状況を垂直方向における軸ずれが発生している状況として誤って検出することを抑制することができる。すなわち、ビームセンサにおけるビーム軸の垂直方向における軸ずれについての誤検出を抑制することができ、ビームセンサにおけるビーム軸の垂直方向における軸ずれの誤検出を抑制することができる。
　なお、特許請求の範囲に記載した括弧内の符号は、一つの態様として後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示すものであって、本発明の技術的範囲を限定するものではない。
図１は、本発明の第１の実施形態に関わる運転支援システム及び物標認識装置の構成の一例を示すブロック図である。 図２は、図１に示すレーダセンサの車両に対する取付位置を説明する図である。 図３は、図１に示すレーダセンサの水平方向における軸ずれ、及び垂直方向における軸ずれを説明する図である。 図４は、図１に示すレーダセンサ及び画像センサの検知範囲をそれぞれ説明する図である。 図５は、本発明の第１の実施形態に関わるレーダ軸ずれ診断処理を概略的に表すフローチャート。 図６は、水平方向における軸ずれ検出方法の一例を説明する図である。 図７は、図５に示すレーダ軸ずれ診断処理における垂直軸ずれ診断処理を概略的に示すフローチャート。 図８Ａは、前記垂直軸ずれ診断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。 図８Ｂ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。 図９Ａは、前記垂直軸ずれ診断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。 図９Ｂ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。 図９Ｃ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。 図１０Ａ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両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。 図１０Ｂ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両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。 図１１Ａは、前記垂直軸ずれ診断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。 図１１Ｂは、前記垂直軸ずれ診断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。 図１２は、第１の実施形態に係る前記垂直軸ずれ診断処理の効果を説明するとともに、前記第３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。 図１３は、本発明の第２の実施形態に関わる軸ずれ診断処理のフローチャートである。 図１４Ａは、本発明の第３実施形態に関わる検知カウント処理のフローチャートである。 図１４Ｂは、本発明の第３実施形態の距離判定表の一例を示す図である。 図１５Ａは、第３実施形態に関わる、前記垂直軸ずれ診断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。 図１５Ｂは、第３実施形態に関わる、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。 図１５Ｃは、第３実施形態に関わる、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。 図１６（ａ）は、水平方向における軸ずれが発生していないときの標識の横位置を説明する図である。図１６（ｂ）は、水平方向における軸ずれが発生しているときの標識の横位置を説明する図である。
　以下、本発明が適用された実施形態について、図面を用いて説明する。
　［１．第１実施形態］
　［１－１．構成］
　図１に示すように、第１の実施形態の運転支援システム１０は、レーダセンサ１１と、画像センサ１２と、物標認識装置１３と、運転支援実行装置１４と、を備えている。この運転支援システム１０は、車両１に搭載されている。物標認識装置１３は、レーダセンサ１１、画像センサ１２および運転支援実行装置１４のそれぞれと通信可能に接続されている。
　図２に示すように、レーダセンサ１１は、自車両１の前端部における所定位置に取り付けられている。具体的には、レーダセンサ１１は、その検知範囲の中心軸（レーダ軸）が、自車両１の前後方向（自車両１の長手方向であって、図２に示すｘ軸方向）及び上下方向（ｘ軸方向及び車幅方向である図２に示すｙ軸方向と直交する車高方向であって、図２に示すｚ軸方向）に対して、それぞれ所定角度となるように取り付けられている。
　すなわち、一例として図３における（ａ）に示すように、レーダセンサ１１は、自車両１のｘｙ平面（水平面）内において、車幅方向（ｙ軸方向）における所定の方向（ここでは、一例としてｘ軸の方向）に対して、検知範囲の中心軸Ｍが所定角度θY0となるように取り付けられている。また、図３における（ｃ）に示すように、レーダセンサ１１は、ｘｚ平面（垂直面）内において、車高方向（ｚ軸方向）における所定の方向（ここでは、一例としてｚ軸の方向）に対して所定角度θZ0となるように取り付けられている。
　以下では、一例として図３における（ｂ）に示すように、水平面内において検知範囲の中心軸Ｍと車幅方向における所定の方向（ｘ軸）とのなす角度（例えば、θYm）が所定角度θY0から変化した状態（ずれた状態）を、水平方向における軸ずれが発生している状態という。また、一例として図３における（ｄ）に示すように、垂直面内において検知範囲の中心軸Ｍと車高方向における所定の方向（ｚ軸）とのなす角度（例えば、θZm）が所定角度θZ0から変化した状態（ずれた状態）を、垂直方向における軸ずれが発生している状態という。
　レーダセンサ１１は、自車両１の前方に設定された第１の探査領域に向けてレーダ波（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。例えば、レーダセンサ１１は、物標認識装置１３とともに、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周知のＦＭＣＷ（Frequency　Modulated　Continuous　Wave）レーダを構成する。
　具体的には、レーダセンサ１１は、図２に示すように、例えば、車両１の前端部の中央部分に配置され、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）を第１の探査領域に向けて送信し、前方の物標で反射された電波（反射ビーム）を受信し、送信波（送信ビーム）と受信波（受信ビーム）とをミキシングする。そして、レーダセンサ１１は、該レーダセンサ１１と物標との距離及び相対速度に対応したビート周波数をもつビート信号を受信データとして抽出する。
　例えば、レーダセンサ１１は、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１１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１１は、抽出したビート信号を、ＡＤコンバータによってＡＤ変換して出力する。出力されたビート信号は、物標認識装置１３に入力される。
　画像センサ１２は、図２に示すように、例えば自車両１の前端部におけるレーダセンサ１１の上方に配置された例えばＣＣＤカメラを備え、このＣＣＤカメラにより自車両１の周囲、本実施形態では自車両１の前方に設定された第２の探査領域を撮像する。
　ＣＣＤカメラは、レーダセンサ１１の検知範囲より広い角度範囲を検知範囲とする（図４参照）。
　すなわち、図４に示すように、レーダセンサ１１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１の車幅方向）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。また、画像センサ１２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４に示すように、車両１の上方から見て、レーダセンサ１１のビーム軸と画像センサ１２の光軸とは一致している。
　また、レーダセンサ１１による第１の探査領域（第１の検知範囲）は、レーダセンサ１１のビーム軸を中心として垂直方向（車両１の高さ方向）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。同様に、画像センサ１２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１２（ａ）参照）。
　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１２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１２は、この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１３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。
　物標認識装置１３は、例えば、ＣＰＵ３１、ＲＯＭ３２、ＲＡＭ３３からなるマイクロコンピュータと、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）３４とを備える。
　物標認識装置１３のＣＰＵ３１は、レーダセンサ１１から取得したビート信号に従って、第１の探査領域内に存在する各種物標を認識し、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１３ａとして機能する。また、物標認識装置１３のＣＰＵ３１は、画像センサ１２から取得した画像物標情報に従って、第２の探査領域内に存在する各種物標を認識し、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１３ｂとして機能する。なお、物標認識処理における各種物標の認識方法については周知の技術であるので、詳しい説明は省略する。
　また、物標認識装置１３のＣＰＵ１３は、レーダセンサ１１に軸ずれが生じているか否かを判定する、レーダ軸ずれ診断処理を実行する診断処理部として機能する。
　運転支援実行装置１４は、物標認識装置１３における処理結果（物標情報）に従い、各種車載機器を制御して所定の運転支援を実行する。運転支援実行装置１４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１４は、制御対象となる車載機器として、さらに、自車両１に搭載された内燃機関、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。
　［１－２．処理］
　［１－２－１．レーダ軸ずれ診断処理］
　物標認識装置１３（すなわち、ＣＰＵ１３）が実行するレーダ軸ずれ診断処理について、図５のフローチャートを用いて説明する。本処理は、例えば、ＡＣＣスイッチ(auto　cruise　control　switch)がオンされており、物標認識装置１３による処理結果（物標情報）に基づいて、運転支援実行装置１４により、例えば、自車両１の速度を、先行車両との距離に応じて自動制御するクルーズコントロールが実行されている間、繰り返し実行される。
　はじめに、物標認識装置１３は、レーダセンサ１１の水平方向における軸ずれが発生しているか否かを表す水平軸ずれ情報を取得する（ステップＳ１０）。ＣＰＵ３１によるステップＳ１０の処理、あるいはステップＳ１０の処理を実現するハードウェア構成が、例えば、取得手段１３ｃに対応する。
　第１の実施形態では一例として、物標認識装置１３は、レーダセンサ１１の水平方向における軸ずれが発生しているか否かを検出する水平軸ずれ診断処理を、本レーダ軸ずれ診断処理とは別処理として実行している。
　物標認識装置１３は、ステップＳ１０にて、この水平軸ずれ診断処理の検出結果を水平軸ずれ情報として取得する。物標認識装置１３は、レーダセンサ１１の水平方向における軸ずれが発生しているか否かを、一例として図６に示すように検出する。
　すなわち、物標認識装置１３は、画像センサ１２によって撮像された画像に基づいて、該画像内に含まれる所定の物標を検出する。ここでは一例として、物標認識装置１３は、先行車両９を所定の物標として、自車両１から先行車両９までの距離と先行車両９の車幅Ｗとを検出する。物標認識装置１３は、この検出結果に基づいて、所定の基準点（ここでは、レーダセンサ１１の取付位置Ｐ０とする）を含む水平面（図２、図３のｘ軸方向及びｙ軸方向からなる面）において、画像認識された先行車両９の車幅Ｗに対応する方位範囲θｇを算出する。
　ここで、物標認識装置１３は、先行車両９の車幅Ｗに対応する方位範囲θｇを含む所定の角度の方位範囲θｓ、すなわち、水平方向の軸ずれが無い状態におけるレーダセンサ１１の検知範囲に対応する方位範囲θｓに、レーダセンサ１１によって検出された全ての物標が含まれるか否かを判断する（ステップＳ２０）。
　方位範囲θｓに、レーダセンサ１１によって検出された全ての物標が含まれている場合（ステップＳ２０の判断の結果ＮＯ）、物標認識装置１３は、レーダセンサ１１の水平方向における軸ずれが発生していないと判定する。
　一方、物標認識装置１３は、方位範囲θｓ内に、レーダセンサ１１によって検出された少なくとも１つの物標Ｐｒが含まれていない場合（図６参照）、レーダセンサ１１の水平方向における軸ずれが発生していると判定する（ステップＳ２０の判断の結果ＹＥＳ）。
　物標認識装置１３は、水平方向における軸ずれが発生していると判定した場合（ステップＳ２０の判断の結果ＹＥＳ）、後述する垂直軸ずれ診断処理を実行せず（実行を禁止して）、本レーダ軸ずれ診断処理を終了する。
　また、物標認識装置１３は、水平方向における軸ずれが発生していないと判定した場合（ステップＳ２０の判断の結果ＮＯ）、ステップＳ３０にて垂直軸ずれ診断処理を実行する（ステップＳ３０）。
　なお、ＣＰＵ３１によるステップＳ２０の判断処理、あるいはステップＳ２０の判断処理を実現するハードウェア構成が、例えば、判断手段１３ｄに対応する。
　また、ＣＰＵ３１によるステップＳ３０の診断処理、あるいはステップＳ３０の診断処理を実現するハードウェア構成が、例えば、診断手段１３ｅに対応する。
　ステップＳ３０による垂直軸ずれ診断処理を実行した後、物標認識装置１３は、本レーダ軸ずれ診断処理を終了する。
　［１－２－２．垂直軸ずれ診断処理］
　次に、レーダ軸ずれ診断処理のＳ３０にて実行される垂直軸ずれ診断処理の一例を、図７のフローチャートを参照して説明する。なお、以下で説明する垂直軸ずれ診断処理において、単に軸ずれという場合には、垂直方向の軸ずれをいうものとする。
　最初に、物標認識装置１３は、サブルーチンである検知カウント処理を実行する（Ｓ１００）。なお、検知カウント処理については後述する。その後、垂直軸ずれ診断処理は、ステップＳ２００に移行する。
　ステップＳ２００では、物標認識装置１３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については後述する。その後、垂直軸ずれ診断処理は、ステップ３００に移行する。
　ステップＳ３００では、物標認識装置１３は、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については後述する。その後、垂直軸ずれ診断処理は、ステップＳ４００に移行する。
　ステップＳ４００では、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については後述する。その後、物標認識装置１３は、本垂直軸ずれ診断処理を終了する。
　［１－２－２－１．距離別カウント処理］
　次に、垂直軸ずれ診断処理のＳ１００にて実行されるサブルーチンである検知カウント処理について図８Ａのフローチャートを参照して説明する。
　まず、物標認識装置１３は、画像物標とミリ波物標とが一致しているか否かを判定する（Ｓ１１１０）。なお、このステップＳ１１１０において、画像物標とは、画像センサ１２によって画像認識された先行車両９を指し、ミリ波物標とは、レーダセンサ１１によってレーダ認識された先行車両９を指す。また、画像物標とミリ波物標との一致とは、認識された先行車両９が、レーダセンサ１１によるレーダ認識と画像センサ１２による画像認識の双方で認識されたことを言う。
　一例として、物標認識装置１３は、画像認識された先行車両９を含む予め定められた範囲内にレーダ認識された先行車両９が存在していることが検出された場合に、認識された先行車両９が、レーダセンサ１１によるレーダ認識と画像センサ１２による画像認識の双方で認識されたと判定する。
　例えば、物標認識装置１３は、レーダセンサ１１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１２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１３は、レーダセンサ１１および画像センサ１２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。
　このステップＳ１１１０において肯定判断である場合（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（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１３は、物標距離判定を行う。具体的には、物標認識装置１３は、自車両１とレーダ認識および画像認識された先行車両９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。この後、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１３は、物標距離判定を行う。具体的には、物標認識装置１３は、自車両１と画像認識された先行車両９との間の距離を判定する。なお、この物標距離判定には、画像認識の結果を用いる。この後、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１３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１３は、レーダセンサ１１によるレーダ認識が非正常な認識結果であったか否かを判定する。ここで、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、第１の実施形態では、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１３は、自装置１３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１３は、図８Ｂに例示され、自装置１３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１と先行車両９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９が正常にレーダ認識された回数を示すカウンタ（すなわち、先行車両９が、レーダセンサ１１によるレーダ認識と画像センサ１２による画像認識の双方で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８Ｂに例示するように、０ｍから１００ｍまでは１０ｍ刻みで距離領域が設定され、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以外の刻みや距離領域数であってもよい。物標認識装置１３は、この後、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１３は、自装置１３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１３は、図８Ｂに例示する距離判定表を参照して、ステップＳ１１２０で判定した自車両１と先行車両９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９が非正常にレーダ認識された回数を示すカウンタ、すなわち、先行車両９がレーダ認識および画像認識の双方により非正常に認識された回数を示しており、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。物標認識装置１３は、この後、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１３は、自装置１３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１３は、図８Ｂに例示する距離判定表を参照して、ステップＳ１１３０で判定した自車両１と先行車両９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９がレーザ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用意されている。物標認識装置１３は、この後、検知カウント処理を終了する。
　［１－２－２－２．物標双認識割合演算処理］
　次に、垂直軸ずれ診断処理のＳ２００にて実行される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９を参照して説明する。
　物標認識装置１３は、垂直軸ずれ診断処理がステップ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１３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９Ａ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。
　上記設定の一例について、図１０Ａに例示される自車両Ｖから先行車両までの距離と、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１から先行車両までの距離が小さい領域では、レーダセンサ１１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１１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１から先行車両までの距離が大きい領域では、レーダセンサ１１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１１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１０Ｂに示すように、例えば、自車両１から先行車両９までの距離が小さい領域における重みが、自車両１から先行車両９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１から先行車両９までの距離が大きい領域における重みが、自車両１から先行車両９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１０Ａおよび図１０Ｂに例示されたケースでは、車両１と先行車両９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る（図１０Ｂ参照）。
　続いて、物標認識装置１３は、物標双認識割合を算出する。具体的には、物標認識装置１３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９Ｂ参照）。
　この物標双認識割合は、先行車両９を、レーダ認識処理および画像認識処理の双方で認識した回数と、先行車両９を少なくとも画像認識処理またはレーダ認識処理の内の一方で認識した回数との関係（すなわち、割合）の一例を表している。例えば、レーダ認識処理および画像認識処理の双方で認識した回数が増加すれば、物標双認識割合の値は増大し、画像認識処理の単独で認識した回数が増加すれば、物標双認識割合の値は減少する。
　この後、物標認識装置１３は、物標双認識割合演算処理を終了する。
　［１－２－２－３．非正常認識割合演算処理］
　次に、垂直軸ずれ診断処理のＳ３００にて実行される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９を用いて説明する。
　物標認識装置１３は、垂直軸ずれ診断処理がステップＳ３００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１３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９Ａ参照）。
　続いて、物標認識装置１３は、非正常認識割合を算出する。具体的には、物標認識装置１３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９Ｃ参照）。
　この後、物標認識装置１３は、非正常認識割合演算処理を終了する。
　［１－２－２－４．垂直軸ずれ量演算処理］
　次に、垂直軸ずれ診断処理のＳ４００にて実行されるサブルーチンである垂直軸ずれ量演算処理について図１１を用いて説明する。
　物標認識装置１３は、垂直軸ずれ診断処理がステップＳ４００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１３は、垂直軸ずれ診断処理のＳ２００で算出した物標双認識割合およびステップＳ３００で算出した非正常認識割合に応じて、レーダセンサ１１に生じた垂直方向における軸ずれ量（垂直軸ずれ量）を推定する（垂直軸ずれ推定量）。
　具体的には、物標認識装置１３は、図１１Ａに例示され、自装置１３内に用意されたマップＭを参照して、算出した物標双認識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１３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１１Ｂ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。物標認識装置１３は、これらに従って、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。図１１Ｂに示す例では、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、物標認識装置１３は、「－α度（ｄｅｇ）」を垂直軸ずれ量として推定する。
　その後、物標認識装置１３は、本垂直軸ずれ量演算処理を終了する。
　［１－３．効果］
　以上詳述した第１実施形態によれば、以下の効果が得られる。
　第１の実施形態に関わる運転支援システム１０における物標認識装置１３は、レーダセンサ１１の垂直方向における軸ずれの検出を実行する前に、レーダセンサ１１の水平方向における軸ずれが発生しているか否かを判断している。この結果、レーダセンサ１１の水平方向における軸ずれが発生していると判断した場合には、物標認識装置１３は、垂直方向における軸ずれの診断を実行しない。このため、第１の実施形態は、第１の効果として、水平方向における軸ずれが発生している状況を垂直方向における軸ずれが発生している状況であるという様に誤って検出することを抑制するという効果を得ることができる。すなわち、第１の実施形態は、レーダセンサ１１等のビームセンサの垂直方向における軸ずれについての誤検出を抑制するという効果を得ることができる。
　一方、レーダセンサ１１の水平方向における軸ずれが発生していないと判断した場合には、物標認識装置１３は、垂直軸ずれ診断処理を実行して、レーダセンサ１１等のビームセンサの垂直方向における軸ずれが発生しているか否かを診断し、ビームセンサの垂直方向における軸ずれが発生している場合に、その軸ずれ量を検出する。すなわち、物標認識装置１３は、水平方向における軸ずれが発生していないことが確実な状況で、垂直方向における軸ずれが発生しているか否かを診断し、該垂直方向における軸ずれが発生していた場合に、その軸ずれ量を検出することができる。このため、第１の実施形態は、第２の効果として、検出した垂直方向における軸ずれ量に基づいて、車両１の走行安全性を向上させる各種制御を、精度よく実行することができるという効果を得ることができる。
　物標認識装置１３は、垂直軸ずれ診断処理において、自車両１の前方を走行する先行車両９のレーダ認識を行うとともに、自車両１の前方を撮像した撮像画像に基づき自車両１の前方を走行する先行車両９の画像認識を行う。そして、物標認識装置３０は、先行車両９のレーダ認識結果および画像認識結果に基づき、先行車両９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９を少なくとも画像認識またはレーダ認識の一方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、上記物標双認識割合である。物標認識装置１３は、その算出した割合の値に応じて、レーダセンサ１１等のビームセンサに生じた垂直方向における軸ずれを検出する（図１２（ａ）および（ｂ）参照）。これにより、第１の実施形態は、自車両１に搭載されるレーダセンサ１１の垂直方向における軸ずれを自車両１の走行時に精度良く検出することができるという第３の効果を得ることができる。
　物標認識装置１３は、垂直軸ずれ診断処理において、自車両１から先行車両９までの距離別に上記物標双認識割合を算出する。そして、物標認識装置１３は、その算出した距離別の物標双認識割合の値に重み付けを行った後に合算した値に応じてレーダセンサ１１に生じた垂直方向における軸ずれが発生しているか否かを診断する。第１の実施形態は、これにより、自車両１に搭載されるレーダセンサ１１の垂直方向における軸ずれが発生しているか否かをより精度良く診断することができるという第４の効果を得ることができる。
　物標認識装置１３は、垂直軸ずれ診断処理において、正常に認識された先行車両９の割合、すなわち正常認識割合と、非正常に認識された先行車両９の割合、すなわち非正常認識割合とをそれぞれ算出する。そして、物標認識装置１３は、その算出した正常認識割合および非正常認識割合に応じてレーダセンサ１１等のビームセンサに生じた垂直方向における軸ずれが発生しているか否かを診断する。そして、物標認識装置１３は、垂直方向における軸ずれが発生していると診断された場合には、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量を判定する。これにより、第１実施形態は、自車両１に搭載されるレーダセンサ１１等のビームセンサの垂直方向における軸ずれ量を自車両１走行時により精度良く検出することができるという第５の効果を得ることができる。
　なお、第１実施形態では、物標認識装置１３が、検出装置、取得手段、判断手段、診断手段、レーダ認識手段、画像認識手段、の一例に相当する。また、Ｓ１０が取得手段としての処理の一例に相当し、Ｓ２０が判断手段としての処理の一例に相当し、Ｓ３０が検出手段としての処理の一例に相当する。
　［２．第２実施形態］
　［２－１．第１実施形態との相違点］
　第２実施形態は、基本的な構成は第１実施形態と同様である。このため、共通する構成については説明を省略し、相違点を中心に説明する。
　第２実施形態では、図１３に示すように、物標認識装置１３が、レーダ軸ずれ診断処理において、水平方向に軸ずれが生じていると判断した場合に、全てのカウンタＣ１～Ｃ３のリセットを行う点で、第１実施形態と相違する。
　［２－２．処理］
　第２実施形態のレーダ軸ずれ診断処理について、図１３のフローチャートを用いて説明する。
　物標認識装置１３は、ステップＳ１０およびＳ２０については、第１の実施形態と同様の処理を実行する。
　ここで、物標認識装置１３は、ステップＳ２０にて水平方向に軸ずれが生じていないと判断した場合（ステップＳ２０：ＮＯ）、第１の実施形態と同様に、ステップＳ３０の垂直軸ずれ診断処理を実行する。そして、実行終了後、物標認識装置１３は、本レーダ軸ずれ診断処理を終了する。
　一方、物標認識装置１３は、ステップＳ２０にて水平方向に軸ずれが生じていると判断した場合（ステップＳ２０：ＹＥＳ）、ステップＳ４０の処理を実行し、全てのカウンタＣ１～Ｃ３のリセットを実行する。なお、ＣＰＵ１３におけるこのステップＳ４０の処理、あるいはこの処理に対応するハードウェア構成が、例えばリセット手段に対応する。
　具体的には、物標認識装置１３は、検知カウント処理に用いる各種カウンタ、すなわち、第１のカウンタＣ１、第２のカウンタＣ２、及び第３のカウンタＣ３を、リセットする。そして、物標認識装置１３は、本レーダ軸ずれ診断処理を終了する。
　［２－３．効果］
　以上詳述した第２実施形態によれば、前述した第１実施形態の第１～第５の効果に加えて、以下の効果が得られる。
　物標認識装置１３は、レーダ軸ずれ診断処理において、水平方向への軸ずれが検出された場合に、垂直軸ずれ診断処理（検知カウント処理）に用いる各種カウンタ、すなわち、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を全てリセットする。
　ここで、レーダセンサ１１において水平方向における軸ずれが発生していると仮定する。そして、レーダセンサ１１において水平方向における軸ずれが実際に発生してから該水平方向における軸ずれが発生していることを表す水平軸ずれ情報が取得される迄に時間を要するものと仮定する。このように仮定した状況においても、第２実施形態の物標認識装置１３は、水平方向における軸ずれが発生していることを表す水平軸ずれ情報が取得されると、第１～第３のカウンタＣ１～Ｃ３をリセットする。このため、水平方向における軸ずれが実際に発生してから水平軸ずれ情報が取得されるまでの間に第１～第３のカウンタＣ１～Ｃ３に蓄積されたカウント値、すなわち誤ったカウント値が垂直軸ずれ診断処理に用いられることを防止することができる。この結果、第２の実施形態は、第６の効果として、垂直軸ずれ診断処理において精度良く垂直方向における軸ずれが生じているか否かを判断し、かつ該軸ずれが発生していた場合、その軸ずれを精度よく検出することができるという効果を得ることができる。
　なお、第２実施形態では、物標認識装置１３が、第１のカウント手段、第２のカウント手段、及びリセット手段、の一例に相当する。また、Ｓ１１７０が第１のカウント手段としての処理の一例に相当し、Ｓ１１５０、Ｓ１１６０が第２のカウント手段としての処理の一例に相当し、Ｓ４０がリセット手段としての処理の一例に相当する。
　［３．第３実施形態］
　［３－１．第１実施形態との相違点］
　第３実施形態は、基本的な構成は第１実施形態と同様であるため、共通する構成については説明を省略し、相違点を中心に説明する。
　前述した第１実施形態では、物標認識装置１３は、先行車両９のレーダ認識および画像認識に基づき、レーダセンサ１１に生じた垂直方向における軸ずれを検出した。これに対し、第３実施形態では、物標認識装置１３は、軸ずれの検出の際に、先行車両９の車高を考慮する点で、第１実施形態と相違する。
　［３－２．処理］
　具体的には、物標認識装置１３は、垂直軸ずれ診断処理において、ステップＳ１００では、図８に例示する検知カウント処理に代えて図１４に例示する検知カウント処理を実行する。また、物標認識装置１３は、ステップＳ２００では、図９に例示する物標双認識割合演算処理に代えて図１５に例示する物標双認識割合演算処理を実行する。また、物標認識装置１３は、ステップＳ３００では、図９に例示する非正常認識割合演算処理に代えて図１５に例示する非正常認識割合演算処理を実行する。なお、物標認識装置１３は、ステップＳ４００では、第１の実施形態と同様の垂直軸ずれ量演算処理を実行する。
　以下に、第３の実施形態に関わ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。
　［３－２－１．検知カウント処理］
　垂直軸ずれ診断処理のＳ１００にて実行される距離別カウント処理について、図１４を用いて説明する。
　ステップＳ１２０５において、物標認識装置１３は、ステップＳ１１１０と同様に、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。すなわち、物標認識装置１３は、同一の先行車両９が、レーダセンサ１１によるレーダ認識と画像センサ１２による画像認識の双方で認識されたか否かを判定する。ここで、物標認識装置１３により肯定判断が行われた場合（ステップＳ１２０５：ＹＥＳ）、検知カウント処理は、ステップＳ１２１０に移行する。一方、物標認識装置１３により否定判断が行われた場合（ステップ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、物標認識装置１３は、物標距離判定を行う。具体的には、物標認識装置１３は、自車両１とレーダ認識および画像認識された先行車両９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。この後、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１３は、物標距離判定を行う。具体的には、物標認識装置１３は、自車両１と画像認識された先行車両９との間の距離を判定する。なお、この物標距離判定には、画像認識の結果を用いる。この後、検知カウント処理は、ステップＳ１２３５に移行する。
　ステップＳ１２２０では、物標認識装置１３は、ステップＳ１１４０と同様に、レーダセンサ１１によるレーダ認識がミリ波非正常認識であるか否かを判定する。具体的には、物標認識装置１３は、レーダセンサ１１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定する。ここで、物標認識装置１３は、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（ステップ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１３は、先行車両９の車高が標準的な車両の車高より高いか否かを判定する。具体的には、物標認識装置１３は、画像認識の結果を用いて、先行車両９の車高が所定の閾値よりも大きいか否かを判定する。なお、所定の閾値とは、垂直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９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１２（ｃ）および（ｄ）参照）。ステップＳ１２２５の判断の結果、肯定判断である場合には（ステップ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（ステップ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１３は、先行車両９の車高が標準的な車両の車高より高いか否かを判定する。　具体的には、物標認識装置１３は、画像認識の結果を用いて、先行車両９の車高が上記所定の閾値よりも大きいか否かを判定する。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１３は、先行車両９の車高が標準的な車両の車高より高いか否かを判定する。　具体的には、物標認識装置１３は、画像認識の結果を用いて、先行車両９の車高が上記所定の閾値よりも大きいか否かを判定する。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１３は、自装置１３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１３は、図１４Ｂに例示され、自装置１３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１と先行車両９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８Ｂ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。なお、第４のカウンタＣ４とは、車高が所定閾値未満である先行車両９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。この後、物標認識装置１３は、検知カウント処理を終了する。
　ステップＳ１２４５では、物標認識装置１３は、自装置１３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１３は、図１４Ｂに例示され、自装置１３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１と先行車両９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１３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１３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１３は、図１４Ｂに例示され、自装置１３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１３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１３は、自装置１３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１３は、図１４Ｂに例示され、自装置１３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１と先行車両９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１３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１３は、自装置１３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１３は、図１４Ｂに例示され、自装置１３内に用意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１と先行車両９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ザ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１３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１３は、自装置１３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１３は、図１４Ｂに例示され、自装置１３内に用意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１と先行車両９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９のカウンタＣ９とは、車高が所定閾値以上である先行車両がレーザ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１３は、検知カウント処理を終了する。
　［３－２－２．物標双認識割合演算処理］
　次に、垂直軸ずれ診断処理のＳ２００にて実行する物標双認識割合演算処理について図１５Ａ～図１５Ｃを用いて説明する。
　まず、物標認識装置１３は、図１５Ａ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１３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１３は、図１５Ａ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１３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１３は、図１５Ａ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１３は、物標双認識割合を算出する。具体的には、物標認識装置１３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、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１５Ｂ参照）。
　この後、物標認識装置１３は、物標双認識割合演算処理を終了する。
　［３－２－２．非正常認識割合演算処理］
　次に、垂直軸ずれ診断処理のＳ３００にて実行される非正常認識割合演算処理について図１５Ａ～図１５Ｃを用いて説明する。
　まず、物標認識装置１３は、図１５Ａ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１３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１３は、図１５Ａ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１３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１３は、非正常認識割合を算出する。具体的には、物標認識装置１３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１５Ｃ参照）。
　この後、物標認識装置１３は、非正常認識割合演算処理を終了する。
　［３－３．効果］
　以上詳述した第３実施形態によれば、前述した第１実施形態の効果に加え、以下の効果が得られる。
　第３の実施形態の物標認識装置１３は、垂直軸ずれ診断処理（検知カウント処理）において、先行車両９の車高別に前記物標双認識割合および非正常認識割合を算出し、その算出した車高別の前記物標双認識割合および非正常認識割合に応じてレーダセンサ１１に生じた垂直面内での軸ずれを検出する。これにより、より精度よく軸ずれを検出することができる。
　また、物標認識装置１３は、垂直軸ずれ診断処理（検知カウント処理）において、認識した先行車両９の車高が所定閾値よりも大きいか否かを判定し、車高が所定閾値よりも大きい先行車両９については除外して前記物標双認識割合および非正常認識割合を算出する。これにより、より精度よく軸ずれを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～第３の実施形態について説明したが、本発明は、上記第１～第３の実施形態に限定されることなく、種々の形態を採り得ることは言うまでもない。
　上記各実施形態では、物標認識装置１３は、垂直軸ずれ診断処理において、レーダセンサ１１の垂直方向への軸ずれ量を検出していたが、これに限らず、レーダセンサ１１の垂直方向への軸ずれが発生しているか否かだけを検出するようにしてもよい。
　上記各実施形態では、レーダセンサ１１の検知範囲の中心軸Ｍと水平方向（ｘ軸方向）とのなす角度、およびう垂直方向（ｙ軸）とのなす角度に基づいて、それぞれ水平方向における軸ずれ、および垂直方向における軸ずれを定義していたが、これに限るものではない。軸ずれを定義するためのレーダセンサ１１の軸は中心軸Ｍとは異なる軸であってもよく、例えばレーダセンサ１１を起点として物標の探索範囲に向かって延びる軸を定め、この軸について水平方向における軸ずれ、および垂直方向における軸ずれを定義してもよい。
　上記第２実施形態において物標認識装置１３が実行するレーダ軸ずれ診断処理（図１３参照）の垂直軸ずれ診断処理（Ｓ３０）に、上記第３実施形態に記載の垂直軸ずれ診断処理を適用してもよい。この場合、Ｓ４０で実行するカウンタリセット処理では、図１４のフローチャートに示す各種カウンタ、すなわち、第４～第９のカウンタを全てリセットする。
　上記各実施形態では、物標認識装置１３は、レーダセンサ１１の水平方向における軸ずれを、レーダセンサ１１および画像センサ１２を用いて検出していたが、これに限るものではなく、種々の方法で検出してよい。
　例えば、物標認識装置１３は、画像センサ１２を用いて自車両１の走行路に備えられている標識等を検出し、該標識等の位置（横位置）の変化に基づいて、レーダセンサ１１の水平方向における軸ずれを検出してもよい。すなわち、一例として図１６（ａ）に示すように、レーダセンサ１１の水平方向における軸ずれが生じていない場合（ここでは、レーダセンサ１１の検知範囲の中心軸Ｍが自車両１の進行方向（ｘ軸）に一致している場合を、レーダセンサ１１の水平方向における軸ずれが生じていないものとする）、自車両１の走行路にて検出された標識Ｑの横位置（中心軸Ｍに対して垂直な方向における位置）Ｅは、自車両１と標識Ｑとの距離に関係なく、一定値として検出される。これに対して、レーダセンサ１１の水平方向の軸ずれが発生している場合は、一例として図１６（ｂ）に示すように、自車両１の走行路にて検出された標識Ｑの横位置Ｅ１は、自車両１と標識Ｑとの距離に応じて変化する。そこで、このような変化に応じて、物標認識装置１３は、レーダセンサ１１の検知範囲の中心軸Ｍ１の水平方向における軸ずれ、及びその軸ずれ量を検出するようにしてもよい。
　上記各実施形態における１つの構成要素が有する機能を複数の構成要素として分散させたり、複数の構成要素が有する機能を１つの構成要素に統合したりしてもよい。また、上記各実施形態の構成の少なくとも一部を、同様の機能を有する公知の構成に置き換えてもよい。また、上記各実施形態の構成の一部を、課題を解決できる限りにおいて省略してもよい。また、上記各実施形態の構成の少なくとも一部を、他の上記実施形態の構成に対して付加、置換等してもよい。なお、特許請求の範囲に記載の文言から特定される技術思想に含まれるあらゆる態様が本発明の実施形態である。
　本発明は、前述した運転支援システム１０及び物標認識装置１３の他、当該物標認識装置１３を機能させるためのプログラム、このプログラムを記録した媒体、軸ずれ診断方法など、種々の形態で実現することができる。
　１…自車両　１０…運転支援システム　１１…レーダセンサ　１２…画像センサ　１３…物標認識装置　１４…運転支援実行装置　３１…ＣＰＵ。

Claims (6)

  1. 　車両に搭載されて探査ビームを送信し、該探査ビームに基づく反射ビームを受信するビームセンサ（１１）の診断装置であって、
    　前記探査ビームの、車幅方向に対応する水平方向における設計ビーム軸位置に対する軸ずれである水平軸ずれが発生しているか否かを表す水平軸ずれ情報を取得する取得手段（１３ｃ、Ｓ１０）と、
    　前記探査ビームに対し、車高方向に対応する垂直方向における設計ビーム軸位置に対する軸ずれである垂直軸ずれが発生しているか否かを診断する診断手段（１３ｅ、Ｓ３０）と、
    　前記水平軸ずれ情報に基づいて、前記診断手段による前記垂直軸ずれの診断を実行するか否かを判断し、前記水平軸ずれ情報が前記水平方向における軸ずれが発生していないことを表している場合は、前記診断手段による診断を実行し、前記水平軸ずれ情報が前記水平方向における軸ずれが発生していることを表している場合は、前記診断手段による診断を禁止する判断手段（１３ｄ、Ｓ２０）と、
    を備えたことを特徴とする診断装置。
  2. 　請求項１に記載の診断装置であって、
    　前記診断手段は、前記垂直軸ずれが発生していると判断した場合、その垂直軸ずれにおける前記探査ビームの前記設計ビーム軸位置に対するずれ量を垂直軸ずれ量として検出することを特徴とする診断装置。
  3. 　請求項２に記載の診断装置であって、
    　前記ビームセンサによる前記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手段（１３ａ）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手段（１３ｂ）と、を備え、
    　前記診断手段は、
    　前記ビーム認識手段（１３ａ）による前記第１の物標認識処理の結果、および前記画像認識手段（１３ｂ）による前記第２の物標認識処理の結果に基づいて、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と、当該少なくとも１つの先行車両を、第１物標認識処理または第２の物標認識処理の少なくとも一方で認識した回数との関係を求め、求めた関係に応じて、前記ビームセンサ（１１）の探査ビーム軸を含む垂直面内における該探査ビーム軸の設計ビーム軸位置に対する軸ずれ量を前記垂直軸ずれ量として検出する軸ずれ検出手段（ステップＳ１００～Ｓ４００）と、
    を備えたことを特徴とする診断装置。
  4. 　請求項３に記載の診断装置であって、
    　前記ビーム認識手段は、前記少なくとも１つの先行車両を前記第１の物標認識処理により認識した回数をカウントするビーム認識用カウンタ（Ｃ１）を備え、
    　前記画像認識手段は、前記少なくとも１つの先行車両を前記第２の物標認識処理により認識した回数をカウントする画像認識用カウンタ（Ｃ３）を備え、
    　前記診断装置は、前記判断手段により前記水平軸ずれ情報が前記水平方向における軸ずれが発生していることを表している場合は、前記ビーム認識用カウンタおよび画像認識用カウンタによりそれぞれカウントされたカウント値をリセットするリセット手段（１３ｆ、ステップＳ４０）を備えたことを特徴とする診断装置。
  5. 　請求項３に記載の診断装置であって、
    　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、
    　前記軸ずれ検出手段は、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、当該第１の物標認識処理および第２の物標認識処理の双方で非正常に認識した回数、および前記第２の物標認識処理単独で認識した回数の総和に対する、当該少なくとも１つの先行車両を、前記第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の割合を算出し、その算出した割合の値に応じて、前記ビームセンサ（１１）の探査ビーム軸を含む垂直面内における該探査ビーム軸の設計ビーム軸位置に対する軸ずれ量を前記垂直軸ずれ量として検出することを特徴とする診断装置。
  6. 　請求項５に記載の診断装置であって、
    　前記ビーム認識手段は、前記少なくとも１つの先行車両を前記第１および第２の物標認識処理の双方で正常に認識した回数をカウントする第１のカウンタ（Ｃ１）と、前記少なくとも１つの先行車両を前記第１および第２の物標認識処理の双方で非正常に認識した回数をカウントする第２のカウンタ（Ｃ２）と、を備え、
    　前記画像認識手段は、前記少なくとも１つの先行車両を前記第２の物標認識処理単独で認識した回数をカウントする第３のカウンタ（Ｃ３）を備え、
    　前記診断装置は、前記判断手段により前記水平軸ずれ情報が前記水平方向における軸ずれが発生していることを表している場合は、前記第１～第３のカウンタによりそれぞれカウントされたカウント値をリセットするリセット手段（１３、ステップＳ４０）を備えたことを特徴とする診断装置。
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