WO2016031919A1

WO2016031919A1 - 軸ずれ診断装置

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Publication number: WO2016031919A1
Application number: PCT/JP2015/074250
Authority: WO
Inventors: 高木　亮
Original assignee: 株式会社デンソー
Priority date: 2014-08-27
Filing date: 2015-08-27
Publication date: 2016-03-03
Also published as: JP6265149B2; US20170261601A1; US10705186B2; JP2016048228A

Abstract

　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、ビームセンサによる物標の検出性能が所定の検出性能よりも低下している可能性が有るか否かを示す検出性能情報に基づいて、前記検出性能が前記所定の検出性能よりも低下している可能性が無いことを第１の検出状態として前記検出性能情報が示す場合、前記診断部による診断を実行し、前記検出性能が前記所定の検出性能よりも低下している可能性があることを第２の検出状態として前記検出性能情報が示す場合、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。

　本発明の第１の態様は、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し、受信した反射ビームに基づいて物標を検出するビームセンサ（１１）の診断装置である。この診断装置は、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（１３ｄ、Ｓ３００）を有している。また、診断装置は、前記ビームセンサによる物標の検出性能が所定の検出性能よりも低下している可能性が有るか否かを示す検出性能情報に基づいて、前記検出性能が前記所定の検出性能よりも低下している可能性が無いことを第１の検出状態として前記検出性能情報が示す場合、前記診断部による診断を実行し、前記検出性能が前記所定の検出性能よりも低下している可能性があることを第２の検出状態として前記検出性能情報が示す場合、前記診断部による診断を禁止する判断部（１３ｃ、Ｓ２００）を有している。

　本発明の第１の態様によれば、ビームセンサによる物標の検出性能が低下している可能性があると判断された場合には、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の診断を実行しない。このため、ビームセンサによる物標の検出性能が低下している可能性がある状況を、前記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、ビームセンサの垂直軸ずれの検出精度を向上させることができる。

　本発明の第２の態様は、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し、受信した反射ビームに基づいて物標を検出するビームセンサ（１１）の診断装置である。この診断装置は、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し、垂直軸ずれが発生している場合、その垂直軸ずれ量を求める診断手段（１３ｄ、Ｓ３００）を有している。また、診断装置は、前記ビームセンサによる物標の検出性能が所定の検出性能よりも低下している可能性が有るか否かを示す検出性能情報を取得する情報取得部を有している。さらに、診断装置は、前記診断部により求められた垂直軸ずれ量を補正することにより、前記検出性能が前記所定の検出性能よりも低下している可能性が有ることを前記検出性能情報が示す場合における前記垂直軸ずれ量の値が、前記検出性能が前記所定の検出性能よりも低下している可能性が無い場合における当該診断手段により求められた当該垂直軸ずれ量の値よりも小さくする補正部（Ｓ２２０）を有している。

　本発明の第２の態様は、検出性能が所定の検出性能よりも低下している可能性が有る場合における垂直軸ずれ量の値が、該検出性能が前記所定の検出性能よりも低下している可能性が無い場合における垂直軸ずれ量の値よりも小さくなるように、当該垂直軸ずれ量を補正している。この補正により、ビームセンサの垂直軸ずれ量を、検出性能の低下を加味した適切な値として求めることができる。

　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５Ａは、図１に示すレーダセンサの検出性能が低下していない状態における、図１に示すビーム認識部により得られた反射ビームの強度分布の一例を示すグラフである。図５Ｂは、図１に示すレーダセンサの検出性能が低下している状態における、図１に示すビーム認識部により得られた反射ビームの強度分布の一例を示すグラフである。図６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の一例を概略的に表すフローチャートである。図７は、図６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の位一例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の一例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の一例を示す図である。図９Ｃは、前記第２の割合演算処理の具体的な求め方の一例を示す図である。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一例を示す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一例を概略的に示す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の一例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の一例を示す図である。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の一例を示す図である。図１６は、本発明の第４の実施形態に関わる軸ずれ診断処理の一例を示すフローチャートである。図１７は、第４の実施形態に関わる物標認識装置動作を説明するためのタイミングチャートである。図１８は、本発明の第５の実施形態に関わる軸ずれ診断処理の一例を示すフローチャートである。図１９は、第５の実施形態に関わる物標認識装置の動作を説明するためのタイミングチャートである。図２０は、本発明の第６の実施形態に関わる軸ずれ診断処理の一例を示すフローチャートである。図２１は、第６の実施形態における物標認識装置に用意された、補正係数と検出性能低下要因との関係を表すテーブルの一例を示す図である。図２２は、本発明の他の実施形態に関わる物標認識装置の動作を説明するためのタイミングチャートである。

　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。

　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。

　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θ_Y0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θ_Z0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、θ_Ym）が所定角度θ_Y0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、θ_Zm）が所定角度θ_Z0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。

　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、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１４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１４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。

　例えば、ビーム認識部１３ａは、一例として図５Ａに示すように、レーダセンサ１１から取得したビート信号に従って、第１の探査領域内における受信した反射ビームの強度分布を算出する。そして、ビーム認識部１３ａは、受信した反射ビームの強度が所定の閾値Ａ以上となる方位を所定の物標の存在する方位として認識する。なお、第１の実施形態では、ビーム認識部１３ａは、自車両１の前方を走行する先行車両を所定の物標として認識する。
　なお、ビーム認識部１３ａおよび画像認識部１３ｂによる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は、レーダセンサ１１による物標の検出性能が所定の検出性能よりも低下している可能性があるか否かを判断し、判断結果を検出性能情報として出力する判断部１３ｃを備えている。例えば、レーダセンサ１１における正面方向、すなわちレーダセンサ１１からレーダ波が照射される方向に汚れが付着していると、汚れが付着していないときと比べて、レーダセンサ１１の検出性能が低下する。このような場合、一例として図５Ｂに示すように、受信した反射ビームの強度が低下し、仮に汚れが付着していない場合に受信した反射ビームの強度が所定の閾値Ａ以上となる方位においても、受信した反射ビームの強度が所定の閾値Ａ未満となる可能性がある。すなわち、先行車両が検出されない可能性が生じる。なお、レーダセンサ１１の正面方向に汚れが付着している場合以外にも、雨や雪が降っている場合や、砂ぼこりの影響がある場合等においても同様に、受信した反射ビームの強度が低下し、先行車両が検出されない可能性が生じる。一例として、物標認識装置１３の判断部１３ｃは、第１の探査領域の全範囲（全検知範囲）において受信した反射ビームの強度が閾値Ａより小さい所定の閾値Ｂ未満である場合にレーダセンサ１１の検出性能が低下している可能性があることを表す検出性能情報を出力し、全検知範囲において受信した電波の強度が閾値Ｂ以上である場合にレーダセンサ１１の検出性能が低下している可能性がないことを表す検出性能情報を出力する。

　さらに、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軸ずれ診断部として機能する。

　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６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、上述した検出性能情報を取得する（ステップＳ１００）。なお、ＣＰＵ３１によるステップＳ１００の処理、あるいは該処理に対応するハードウェア構成が情報取得手段の一例に相当する。
　次いで、物標認識装置１３は、レーダセンサ１１による物標検出性能が所定の検出性能よりも低下している可能性があるか否か判断する(ステップＳ２００)。

　ここで、物標認識装置１３は、ステップＳ１００にて取得した検出性能情報がレーダセンサ１１の検出性能が低下している可能性があることを表している場合、レーダセンサ１１による物標の検出性能が所定の検出性能よりも低下している可能性があると判定し（ステップＳ２００；ＹＥＳ）、垂直軸ずれ診断処理の実行を禁止して、本レーダ軸ずれ診断処理を終了する。すなわち、物標認識装置１３は、垂直軸ずれ診断処理を実行せず、本レーダ軸ずれ診断処理を終了する。

　一方、ステップＳ１００にて取得した検出性能情報がレーダセンサ１１の検出性能が低下している可能性が無いことを表している場合（ステップＳ２００の判断の結果ＮＯ）、物標認識装置１３は、ステップＳ３００にて垂直軸ずれ診断処理を実行する。

　なお、ＣＰＵ３１によるステップＳ２００の判断処理、あるいはステップＳ２００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１３ｃに対応する。

　また、ＣＰＵ３１によるステップＳ３００の診断処理、あるいはステップＳ３００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１３ｄに対応する。
　ステップＳ３００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Ｓ３００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（Ｓ１０１０）。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Ｓ１０２０に移行する。

　ステップＳ１０２０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１０３０に移行する。

　ステップＳ１０３０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Ｓ１０４０に移行する。

　ステップＳ１０４０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Ｓ１０１０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Ｓ１０２０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Ｓ１０２０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Ｓ１０３０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Ｓ１０３０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Ｓ１０４０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Ｓ１０４０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Ｓ１０２０で算出した物標双認識割合およびステップＳ１０３０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による物標の検出性能が低下している可能性があるか否かを判断している。この結果、レーダセンサ１１による物標の検出性能が低下している可能性があ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。

　すなわち、上述した第１実施形態の垂直軸ずれ診断処理は、例えば、物標双認識割合、すなわち、先行車両等の物標を、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、物標を少なくとも画像認識処理あるいはレーダ認識処理の一方で認識した回数との関係（すなわち、割合）、に基づいて、レーダセンサ１１における垂直方向の軸ずれが発生しているか否かを診断している。

　言い換えれば、上記第１実施形態の垂直軸ずれ診断処理は、物標がレーダ認識処理および画像認識処理の双方で認識できたか否かに基づいて、レーダセンサ１１における垂直方向の軸ずれが発生しているか否かを診断している。
　ところで、物標が画像認識処理及びレーダ認識処理の両方で認識されないことは、レーダセンサ１１における垂直方向の軸ずれとは異なる理由によっても生じ得る。例えば、レーダセンサ１１による物標の検出性能の低下等によっても生じ得る。

　すなわち、物標が画像認識処理及びレーダ認識処理の両方で認識されないことが、レーダセンサ１１による物標の検出性能の低下によって生じている場合、この状態において、第１実施形態の垂直軸ずれ診断処理により診断処理を実行すると、レーダセンサ１１に垂直方向の軸ずれが生じていないにも関わらず、レーダセンサ１１の垂直方向における軸ずれを誤って検出するおそれが有る。

　この点、第１の実施形態に関わる物標認識装置１３は、レーダセンサ１１による物標の検出性能が低下している可能性があると判断した場合には、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、第１の実施形態は、第１の効果として、レーダセンサ１１による物標の検出性能が低下している可能性がある状況を、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による物標の検出性能が低下している可能性が無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、レーダセンサ１１による物標の検出性能が低下している可能性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、判断手段、軸ずれ検出手段、レーダ認識手段、画像認識手段、の一例に相当する。また、Ｓ２００が判断手段としての処理の一例に相当し、Ｓ３００が軸ずれ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、レーダセンサ１１による物標の検出性能が低下している可能性があ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Ｓ１００およびＳ２００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Ｓ２００にて、レーダセンサ１１による物標の検出性能が低下している可能性が無いと判断した場合（ステップＳ２００：ＮＯ）、第１の実施形態と同様に、ステップＳ３００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Ｓ２００にて、レーダセンサ１１による物標の検出性能が低下している可能性があると判断した場合（ステップＳ２００：ＹＥＳ）、ステップＳ４００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Ｓ４００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、レーダセンサ１１による物標の検出性能が低下している可能性があると判断した場合に、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においてレーダセンサ１１による物標の検出性能が低下している可能性があると仮定する。そして、レーダセンサ１１において、レーダセンサ１１による物標の検出性能が実際に低下してから、その検出性能低下していることを表す検出性能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、レーダセンサ１１による物標の検出性能が低下している可能性があることを表す検出性能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、レーダセンサ１１による物標の検出性能の低下が実際に発生してから、その低下を表す検出性能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、Ｓ４００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Ｓ１０１０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Ｓ１０２０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Ｓ１０３０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Ｓ１０４０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Ｓ１０１０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Ｓ１０２０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）。

　［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Ｓ１０３０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。

　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）。

　［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．第４実施形態］
　［４－１．第１実施形態との相違点］
　第４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。

　第４実施形態では、図１６に示すように、レーダ軸ずれ診断処理において、検出性能情報を設定する処理（ステップＳ１０～Ｓ５０）が追加される点で、第１実施形態と相違する。

　［４－２．処理］
　第４実施形態のレーダ軸ずれ診断処理について、図１６のフローチャートを用いて説明する。上述したように、物標認識装置１３（すなわち、ＣＰＵ１３）は、ＡＣＣスイッチがオンの状態において、このレーダ軸ずれ診断処理を所定間隔で繰り返し実行している。なお、レーダ軸ずれ診断処理の実行単位をサイクルとして記載する。

　レーダ軸ずれ診断処理の今回のサイクルにおいて、物標認識装置１３は、レーダセンサ１１による物標の検出性能が低下する低下要因が発生しているか否か判断する（ステップＳ１０）。第４実施形態では、例えば雨を低下要因とする。すなわち、雨が降っている場合に、具体的には車両１における、フロントウインドウ、リアウインドウ等における雨滴等を除去するワイパ（WIPER DEVICE、図１に仮想線で示す）が作動している場合に、レーダセンサ１１の低下要因が発生している（低下要因有り）と判断する。なお、雨が降っているか否かは、画像センサ１２により撮像された画像に基づいて判断してもよい。レーダ軸ずれ診断処理は、低下要因有りと判断した場合にはステップＳ１１に移行し、低下要因無しと判断した場合には、ステップＳ１２に移行する。

　低下要因有りと判断された場合にレーダ軸ずれ診断処理が移行するステップＳ１１では、物標認識装置１３は、０で表される論理的ローレベル、あるいは１で表される論理的ハイレベルを有する１ビットの情報である性能低下フラグをセットする。具体的には、物標認識装置１３は、性能低下フラグに１を代入する。そして、レーダ軸ずれ診断処理は、ステップＳ４０に移行する。

　低下要因無しと判断された場合にレーダ軸ずれ診断処理が移行するステップＳ１２では、物標認識装置１３は、上記性能低下フラグをリセットする。具体的には、性能低下フラグに０を代入する。
　続くステップＳ１３では、物標認識装置１３は、前回フラグの値、すなわち前回サイクルにおける性能低下フラグの値を取得する。後述するように、前回フラグの値は、ＲＡＭ３３に記録されている。

　次にステップＳ１５では、物標認識装置１３は、性能低下要因の変化時点からの経過時間が非判定期間以上であるか否かを判断する。
　ここで、性能低下要因の変化時点とは、性能低下要因の有無が低下要因有りから低下要因無しに変化したタイミングをいい、第４の実施形態では、雨が降っている状態から雨がやんだ状態に変化したタイミングを変化時点という。非判定期間は、性能低下要因に基づいて定められており、第４の実施形態では、性能低下要因である雨がやんだ後にレーダセンサ１１の検出窓に付着している雨滴を乾かすために必要な予め定められた時間に設定されている。

　なお、第４実施形態では、物標認識装置１３（ＣＰＵ３１）は、例えば、本レーダ軸ずれ診断処理とは別の処理において、性能低下フラグに基づいて変化時点を判断する処理を実行する変化時点判断部１３ｆを有しており、この変化時点判断部１３ｆにより、変化時点からの経過時間がＲＡＭ３３に記録されるようになっている。

　物標認識装置１３により、この変化時点からの経過時間が非判定期間以上である場合には（ステップＳ１５：ＹＥＳ）、レーダ軸ずれ診断処理は、ステップＳ３０に移行する。一方、物標認識装置１３により、この変化時点からの経過時間が非判定期間未満である場合には（ステップＳ１５：ＮＯ）、レーダ軸ずれ診断処理は、ステップＳ４０に移行する。

　ステップＳ３０では、物標認識装置１３は、レーダセンサ１１の検出性能情報を良好状態に設定する。この後、レーダ軸ずれ診断処理は、ステップＳ５０に移行する。

　ステップＳ４０では、物標認識装置１３は、検出性能情報を低下状態に設定する。この後、レーダ軸ずれ診断処理は、ステップＳ５０に移行する。

　続くステップＳ５０では、物標認識装置１３は、現在の検出性能フラグの値を前回フラグの値としてＲＡＭ３３に記録する。

　次に、ステップＳ１００～Ｓ２００では、物標認識装置１３は、上記第１の実施形態と同様の処理を実行する。

　このような第４本実施形態のレーダ軸ずれ診断処理では、一例として図１７に示すように、雨が降っている状態から雨がやんだ状態へ変化した変化時点ｔ１から非判定期間ｐ１の間においては、雨のやんだ状態（図１７の（ａ）参照）ではあるが、雨の影響によりレーダセンサ１１の検出性能の低下している可能性がある状態と判断される（ステップＳ１５；ＮＯ）。したがって、検出性能情報として、レーダセンサ１１による物標の検出性能が低下している可能性があることを表す情報がステップＳ１００により受けられる。この結果、垂直軸ずれ診断処理を実行しない非実行状態が継続される（ステップＳ２００の判断の結果ＮＯ、および図１７の（ｄ）参照）。

　［４－３．効果］
　以上詳述した第４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、以下の効果が得られる。

　例えば、レーダセンサ１１では、検出性能を低下させる要因である低下要因の有る状態から無い状態へ変化したとしても、この変化に即座に対応して、検出性能が低下状態から良好状態へ変化しないことが有り得る。例えば、雨を低下要因とする場合、低下要因の有る状態である雨が降っている状態から低下要因の無い状態である雨がやんだ状態へ変化したとしても、雨がやんだ後にレーダセンサ１１の検出窓に雨滴が付着しているような場合は、レーダセンサ１１の検出性能は低下状態となる。

　これに対し、第４の実施形態では、雨が降っている状態から雨がやんだ状態へ変化した変化時点から非判定期間の間は、レーダセンサ１１の検出性能が低下しているおそれがあると判断され（ステップＳ２００；ＹＥＳ）、垂直軸ずれ診断処理を実行しない非実行状態が継続される。この構成によれば、レーダセンサ１１の検出窓に雨滴の付着しているおそれのある間は垂直方向における軸ずれの検出及び補正が実行されないため、垂直方向における軸ずれについて誤った補正の行われることを抑制することができる。なお、非判定期間は、例えば、雨がやんだ後にレーダセンサ１１の検出窓に付着している雨滴を乾かすために必要な時間よりも長く設定されることが望ましい。

　なお、第４実施形態では、ＣＰＵ３１によるステップＳ１０の処理、あるいは該処理に対応するハードウェア構成が、低下要因判断手段の一例に相当し、ＣＰＵ３１によるステップＳ４０の処理、あるいは該処理に対応するハードウェア構成が設定手段の一例に相当する。また、非判定期間が非検出期間の一例に相当する。

　［５．第５実施形態］
　［５－１．第１実施形態との相違点］
　第５実施形態は、基本的な構成は第４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。

　第５実施形態では、図１８に示すように、検出性能情報の設定内容を決定するまでの処理である図１６に示すフローチャートのＳ１１～Ｓ１５が、Ｓ２１～Ｓ２５に置換される点で、第４実施形態と相違する。

　［５－２．処理］
　第５実施形態のレーダ軸ずれ診断処理について、図１８のフローチャートを用いて説明する。

　はじめに、物標認識装置１３は、ステップＳ１０では、図１６に示すＳ１０と同様に、低下要因の有無を判断する。物標認識装置１３は、低下要因有りと判断した場合にステップＳ２１の処理を実行し、低下要因無しと判断した場合に、ステップＳ２２の処理を実行する。

　低下要因有りと判断された場合においては、物標認識装置１３は、０で表される論理的ローレベル、あるいは１で表される論理的ハイレベルを有する１ビットの情報である雨検出フラグをセットする。具体的には、物標認識装置１３は、雨検出フラグに１を代入する(ステップＳ２１)。レーダ軸ずれ診断処理は、ステップＳ２５に移行する。

　一方、低下要因無しと判断された場合においては、物標認識装置１３は、上記雨検出フラグをリセットする（ステップＳ２２）。具体的には、物標認識装置１３は、雨検出フラグに０を代入する。

　続くステップＳ２３では、物標認識装置１３は、降雨状態から非降雨状態への変化時点からの経過時間が所定の非判定期間以上であるか否かを判断する。物標認識装置１３は、降雨状態から非降雨状態への変化時点からの経過時間が非判定期間以上である場合にステップＳ２５の処理を実行し、非判定期間未満である場合にステップＳ２４の処理を実行する。

　ここで、降雨状態から非降雨状態への変化時点とは、降雨状態から雨がやんだ状態に変化したタイミングをいう。非判定期間は、第４の実施形態と同様に、性能低下要因である雨がやんだ後にレーダセンサ１１の検出窓に付着している雨滴を乾かすために必要な予め定められた時間に設定されている。

　なお、第５実施形態では、物標認識装置１３（ＣＰＵ３１）は、例えば、本レーダ軸ずれ診断処理とは別の処理において、雨検出フラグに基づいて変化時点を判断する処理を実行する変化時点判断部１３ｆを有しており、この変化時点判断部１３ｆにより、変化時点からの経過時間がＲＡＭ３３に記録されるようになっている。

　変化時点からの経過時間が非判定期間未満である場合においては、物標認識装置１３は、リセットされていた雨検出フラグをセットする(ステップＳ２４)。具体的には、物標認識装置１３は、雨検出フラグに１を代入して該雨検出フラグを上書きする。

　ステップＳ２５では、物標認識装置１３は、雨検出フラグがセットされているか否かを判断する。具体的には、物標認識装置１３は、雨検出フラグの値が１である場合に雨検出フラグがセットされていると判断する。物標認識装置１３は、雨検出フラグがセットされている場合にステップＳ３０の処理を実行し、雨検出フラグがセットされていない場合に、ステップＳ４０の処理を実行する。　

　物標認識装置１３は、ステップＳ３０～Ｓ４０、およびステップＳ１００～Ｓ３００については、図１６と同様の処理を行う。
　このように構成された第５本実施形態のレーダ軸ずれ診断処理では、一例として図１９に示すように、雨が降っている状態から雨がやんだ状態へ変化した変化時点ｔ１１から非判定期間ｐ１１の間においては、雨のやんだ状態ではあるが（図１９（ａ）参照）、雨が降っている状態として検出され（図１９の（ｂ）参照）、垂直軸ずれ診断処理を実行しない非実行状態が継続される（ステップＳ２００の判断の結果ＮＯ、および図１９の（ｄ）参照）。

　［５－３．効果］
　以上詳述した第５実施形態によれば、前述した第４実施形態の効果と同様の効果が奏される。

　なお、第５実施形態では、ＣＰＵ３１によるステップＳ２４の処理、あるいは該処理に対応するハードウェア構成が、変更手段の一例に相当する。

　［６．第６実施形態］
　［６－１．第１実施形態との相違点］
　第６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。

　第６実施形態では、図２０に示すように、レーダ軸ずれ診断処理（Ｓ３００）において、垂直軸ずれ量の補正を行う補正係数を取得するための処理（Ｓ２１０～Ｓ２２０）が追加される点で、第１実施形態と相違する。

　［６－２．処理］
　第６実施形態のレーダ軸ずれ診断処理について、図２０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Ｓ１００、ステップＳ２００、およびステップＳ３００については、図６と同様の処理を行う。
　物標認識装置１３は、レーダセンサ１１による物標の検出性能が低下している可能性が有る場合（ステップＳ２００；ＹＥＳ）に、ステップＳ２１の処理を実行する。

　ステップＳ２１０では、物標認識装置１３は、検出性能が低下している低下要因を特定する。例えば、物標認識装置１３は、ワイパからの動作信号、画像センサ１２により撮像された画像、および／または車両１に搭載された各種センサ（図１に仮想線で示す）からの車両１の動作状態（走行状態）を表す検出信号に基づいてワイパが動作していることを検出した場合は、雨を検出性能低下要因であると特定する。

　続くステップＳ２２０では、物標認識装置１３は、ステップＳ２１０で特定した検出性能低下要因に応じて、ステップＳ３００で検出される軸ずれ量の補正を行うための補正係数を取得し、ステップＳ３００Ａの処理を実行する。

　すなわち、第５実施形態のステップＳ３００Ａでは、物標認識装置１３は、図７に示す軸ずれ量演算処理（Ｓ１０４０参照）において、該軸ずれ量演算処理によって算出した垂直軸ずれ量にステップＳ２１０にて取得した補正係数を乗算することにより、垂直軸ずれ量の補正を行う。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。

　ステップＳ２２０で求められる補正係数の値は、一例として、図２１に示すようなテーブルとしてＲＯＭ３２に記録されている。すなわち、このテーブルには、検出性能低下要因が雨でない場合と、雨である場合とで、補正係数として異なる値ＰおよびＱが設定されている。また、例えば、雨である場合の補正係数の値Ｑは、雨で無い場合の補正係数Ｐの値よりも小さく設定されている。

　例えば、レーダセンサ１１の検出性能が低下している可能性のあることを表す検出性能情報が取得され（ステップＳ１００）、その検出性能低下要因が雨であると特定（ステップＳ２１０）された場合、物標認識装置１３は、ＲＯＭ３２に記憶されたテーブルから、検出性能低下要因が雨である情報に対応する補正係数Ｑ、すなわち、雨ではない場合の補正係数Ｐよりも小さい補正係数Ｑを読み出す（ステップＳ２２０）。

　［６－３．効果］
　以上詳述した第６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、以下の効果が得られる。
　レーダセンサ１１の検出性能が低下している可能性があるとき、具体的に検出性能低下要因が特定されている場合、物標認識装置１３は、特定された検出性能低下要因に基づいて、例えば実験等により予め求められた補正係数に基づいて、求められた垂直ずれ量を補正する。

　例えば、第６の実施形態では、雨に起因する検出性能の低下量は、他の要因に基づく検出性能低下量よりも、大きいと仮定している。この場合、雨に起因する検出性能低下状況下において、第１実施形態の垂直軸ずれ診断処理を実行して得られた垂直軸ずれ量は、雨以外の検出性能低下状況下において、第１実施形態の垂直軸ずれ診断処理を実行して得られた垂直軸ずれ量よりも大きくなることが予想される。

　この点、第６実施形態の物標認識装置１３は、雨に起因する検出性能低下状況下における垂直軸ずれ量を、雨以外の要因に起因する検出性能低下状況下における垂直軸ずれ量よりも、小さく算出する（ステップＳ３００Ａ参照）。

　すなわち、第６実施形態の物標認識装置１３は、求められた垂直軸ずれ量を補正することにより、求められた垂直軸ずれ量の中から、検出性能低下要因に基づく誤差成分を除去する。

　このように構成された物標認識装置１３は、レーダセンサ１１の検出性能が低下している可能性があるときにも、垂直軸ずれ診断処理（Ｓ３００Ａ）を実行し、適切な垂直方向の軸ずれ量、すなわち、検出性能低下要因を考慮した垂直方向のずれ量を検出することができる。

　なお、第６実施形態では、物標認識装置１３が、診断手段、情報取得手段、補正手段の一例に相当する。また、ＣＰＵ３１によるステップＳ１００処理、あるいは該処理に対応するハードウェア構成が情報取得手段の一例に相当する。ＣＰＵ３１によるステップＳ２２０の処理およびステップＳ３００ＡにおけるステップＳ１０４０の処理、あるいは該処理(ステップＳ２２０、Ｓ１０４０)に対応するハードウェア構成が補正手段の一例に相当する。

　［７．他の実施形態］
　以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は、上記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。

　第１～第６の実施形態では、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を判断、すなわち診断だけをしてもよい。

　上記第１～第６の実施形態では、レーダセンサ１１の検知範囲の中心軸Ｍと垂直方向（ｙ軸）とのなす角度に基づいて、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。例えば、垂直方向において中心軸Ｍと水平方向（ｘ軸方向）とのなす角度に基づいて、垂直方向における軸ずれを定義してもよい。また、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（Ｓ３００）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、レーダセンサ１１の検出性能が低下している可能性がある場合に実行するカウンタリセットでは、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のカウンタをリセットする。

　上記第１～第３実施形態では、物標認識装置１３は、一例として受信した反射ビームの強度が低下している場合に、レーダセンサ１１の検出性能が低下している可能性があることを表す検出性能情報を出力していたが、本発明は、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１３は、種々の方法に基づいてレーダセンサ１１の検出性能が低下している可能性があることを検出して検出性能情報を出力してよい。

　例えば、物標認識装置１３は、ステップＳ２００において、ワイパが作動状態であるか否かを、該ワイパ自体、画像センサ１２、および／またはセンサによって判断し、ワイパが作動していると判断した場合には、雨や雪等のようなレーダセンサ１１の検出性能を低下させる気象要因が発生しているものと判断し、レーダセンサ１１の検出性能が低下している可能性があることを表す検出性能情報を出力してもよい。

　また、物標認識装置１３は、ステップＳ２００において、自車両１の運転者がワイパを操作したか否かを判断し、ワイパが操作されたと判断したときには、雨や雪等のようなレーダセンサ１１の検出性能を低下させる気象要因が発生しているものと判断して、レーダセンサ１１の検出性能が低下している可能性があることを表す検出性能情報を出力してもよい。

　第４～第６実施係蹄において、非判定期間は、レーダセンサ１１の検出性能の低下要因に基づいて設定されている。例えば上記第４～第６の実施形態では、非判定期間は、低下要因である雨がやんだ後にレーダセンサ１１の検出窓に付着している雨滴を乾かすために必要な時間に設定されているが、本発明はこの例に限定されるものではない。

　例えば、非判定期間は、低下要因が雪である場合に、低下要因である雪がやんだ後にレーダセンサ１１の検出窓に付着している雪を乾かすために必要な時間に設定されてもよい。なお、非判定期間は、低下要因として雪が検出された場合は、低下要因として雨が検出された場合よりも長い時間に設定されることが望ましい。

　上記第４～第６実施形態では、非判定期間は、レーダセンサ１１の検出性能の低下要因に基づいて設定されているが、本発明はこれに限るものではない。例えば、非判定期間は、物標認識装置１３の搭載された車両１の速度に基づいて設定されてもよい。

　例えば、図２２は、図１６に示す第４実施形態のレーダ軸ずれ診断処理の変形例である。図２２におけるステップＳ１４に示すように、物標認識装置１３（すなわち、ＣＰＵ１３）は、ステップＳ１５の処理を実行する前に、車両１の速度を、例えば図１に示すセンサの１つから取得する（ステップＳ１４）。そして、ステップＳ１４において、物標認識装置１３は、取得した車両１の速度に応じた非判定期間の値を、予めＲＯＭ３２に記録された、車両１の速度と対応する非判定期間との関係を表すテーブルから取得することも可能である。なお、該テーブルにおいて、非判定期間は、車両１の速度が所定の閾値よりも低速である場合には、車両１の速度が該閾値以上の高速である場合よりも長い時間に設定されることが望ましい。

　上記第１～第６実施形態それぞれにおける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、上記第１～第６実施形態それぞれ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、上記第１～第６の実施形態それぞれの構成の一部を、課題を解決できる限りにおいて省略してもよい。また、上記第１～第６実施形態それぞれの構成の少なくとも一部を、他の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、軸ずれ判定方法など、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

　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し、受信した反射ビームに基づいて物標を検出するビームセンサ（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（１３ｄ、Ｓ３００）と、
　前記ビームセンサによる物標の検出性能が所定の検出性能よりも低下している可能性が有るか否かを示す検出性能情報に基づいて、前記検出性能が前記所定の検出性能よりも低下している可能性が無いことを第１の検出状態として前記検出性能情報が示す場合、前記診断手段による診断を実行し、前記検出性能が前記所定の検出性能よりも低下している可能性があることを第２の検出状態として前記検出性能情報が示す場合、前記診断手段による診断を禁止する判断手段（１３ｃ、Ｓ２００）と、
を備えたことを特徴とする診断装置。
　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。
　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（Ｓ１０１０～Ｓ１０４０）と、
を備えたことを特徴とする診断装置。
　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検出性能が前記所定の検出性能よりも低下している可能性があることを前記検出性能情報が示す場合、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（１３ｅ、Ｓ４００）を備えたことを特徴とする診断装置。
　請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の診断装置であって、
　前記ビームセンサによる物標の検出性能を低下させる低下要因の有無を検出する低下要因判断手段（Ｓ１０）と、
　前記低下要因判断手段による判断結果に基づいて、前記検出性能情報を、前記第２の検出状態に設定する設定手段（Ｓ４０）と、
を備えたことを特徴とする診断装置。
　請求項５に記載の診断装置であって、
　前記設定手段は、前記低下要因判断手段による判断結果が低下要因無しであるとき（Ｓ１０；ＮＯ）、前記低下要因判断手段により前記低下要因の有無が有りから無しに変化した変化時点からの経過時間が予め定められた非検出期間未満である場合（Ｓ１５；ＮＯ）に、前記検出性能情報を、前記第２の検出状態に設定することを特徴とする診断装置。
　請求項５に記載の診断装置であって、
　前記低下要因判断手段による判断結果が低下要因無しであるとき（Ｓ１０；ＮＯ）、前記低下要因の有無が有りから無しに変化した変化時点からの経過時間が予め定められた非検出期間未満である場合（Ｓ２３；ＮＯ）には、前記低下要因判断手段による判断結果を前記低下要因有りに変更する変更手段（Ｓ２４）を備えたことを特徴とする診断装置。
　請求項６または請求項７に記載の診断装置であって、
　前記非検出期間は、前記低下要因に基づいて設定されることを特徴とする診断装置。
　請求項６または請求項７に記載の診断装置であって、
　前記非検出期間は、当該診断装置の搭載された前記車両の速度に基づいて設定されることを特徴とする診断装置。
　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し、受信した反射ビームに基づいて物標を検出するビームセンサ（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し、垂直軸ずれが発生している場合、その垂直軸ずれ量を求める診断手段（１３ｄ、Ｓ３００）と、
　前記ビームセンサによる物標の検出性能が所定の検出性能よりも低下している可能性が有るか否かを示す検出性能情報を取得する情報取得手段（Ｓ１００）と、
　前記診断手段により求められた垂直軸ずれ量を補正することにより、前記検出性能が前記所定の検出性能よりも低下している可能性が有ることを前記検出性能情報が示す場合における前記垂直軸ずれ量の値が、前記検出性能が前記所定の検出性能よりも低下している可能性が無い場合における当該診断手段により求められた当該垂直軸ずれ量の値よりも小さくする補正手段（Ｓ２２０）と、
備えたことを特徴とする診断装置。