WO2020054108A1 - 検知装置、移動体システム、及び検知方法 - Google Patents

検知装置、移動体システム、及び検知方法 Download PDF

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WO2020054108A1
WO2020054108A1 PCT/JP2019/009905 JP2019009905W WO2020054108A1 WO 2020054108 A1 WO2020054108 A1 WO 2020054108A1 JP 2019009905 W JP2019009905 W JP 2019009905W WO 2020054108 A1 WO2020054108 A1 WO 2020054108A1
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WO
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blind spot
detection
wave
unit
control unit
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Application number
PCT/JP2019/009905
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English (en)
French (fr)
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圭記 松浦
昌之 小泉
宜崇 鶴亀
直毅 吉武
雄太郎 奥野
正樹 諏訪
知範 積
航一 木下
Original Assignee
オムロン株式会社
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    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60R—VEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B60R21/00—Arrangements or fittings on vehicles for protecting or preventing injuries to occupants or pedestrians in case of accidents or other traffic risks
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/16—Anti-collision systems

Definitions

  • the present disclosure relates to a detection device that detects a nearby object from a moving object, a moving object system including the detection device, and a detection method.
  • Patent Documents 1 and 2 A technology has been proposed that is mounted on a mobile object such as an automobile or an AGV (automatic guided vehicle) and monitors the periphery of the mobile object (for example, Patent Documents 1 and 2).
  • Patent Document 1 discloses an obstacle recognition device that recognizes an obstacle in front of a host vehicle.
  • the obstacle recognition device of Patent Document 1 includes a camera and a radar, detects a blind spot area with respect to the own vehicle, and based on the detected width of the blind spot area, an attribute of an obstacle that may exist in the blind spot area. Is estimated.
  • the obstacle recognition device causes the camera to search for the blind spot area when the attribute of the obstacle that may be present in the blind spot area is estimated to be a pedestrian, and determines that the attribute of the obstacle is another vehicle.
  • the blind spot area is searched by the radar.
  • Patent Document 2 discloses a vehicle environment estimating apparatus for accurately estimating a traveling environment around a host vehicle.
  • the vehicle environment estimating device of Patent Literature 2 detects the behavior of another vehicle in the vicinity of the own vehicle, and estimates the presence of another vehicle traveling in a blind spot area from the own vehicle based on the behavior of the vehicle. .
  • the vehicle traveling environment that cannot be recognized by the host vehicle but can be recognized by other surrounding vehicles is estimated.
  • Patent Literature 1 determines whether an obstacle that may be present in a detected blind spot area is a pedestrian or a vehicle based on each of the existence probabilities set in advance in association with the width of the blind spot area. , Estimates. According to the related arts such as Patent Literatures 1 and 2, it is difficult to detect an object existing in a blind spot from a moving body in a surrounding environment.
  • An object of the present disclosure is to provide a detection device, a detection method, and a moving object system that can detect an object existing in a blind spot in a surrounding environment from a moving object.
  • a detection device is a detection device that detects an object existing in a blind spot in a surrounding environment of a moving object.
  • the detection device includes a detection unit, a distance measurement unit, and a control unit.
  • the detection unit emits a physical signal having wave characteristics from the moving body to the surrounding environment, and detects a wave signal indicating a reflected wave of the emitted physical signal.
  • the distance measuring unit detects distance information indicating a distance from a moving object to a surrounding environment.
  • the control unit analyzes the detection result of the detection unit.
  • the control unit detects a blind spot area indicating a blind spot in the surrounding environment based on the detection result of the distance measuring unit, and based on a wave signal including a component of a wave arriving from the detected blind spot area in the detection result of the detection unit. Then, an object in the blind spot area is detected.
  • a mobile body system includes the above detection device, and a control device that controls the mobile body based on a detection result of the detection device.
  • the detection method is a detection method for detecting an object existing in a blind spot in a surrounding environment of a moving object.
  • the distance measurement unit detects distance information indicating a distance from the moving object to the surrounding environment
  • the control unit determines a blind spot area indicating a blind spot in the surrounding environment based on a detection result of the distance measurement unit.
  • Detecting includes a step in which the detection unit emits a physical signal having wave characteristics from the moving object to the surrounding environment, and detects a wave signal indicating a reflected wave of the emitted physical signal.
  • the method includes a step of the control unit detecting an object in the blind spot area based on a wave signal including a component of a wave arriving from the detected blind spot area in the detection result of the detection unit.
  • the detection device the moving object system, and the detection method according to the present disclosure, it is possible to detect an object existing in a blind spot in the surrounding environment from the moving object.
  • Diagram for explaining an application example of the detection device according to the present disclosure 1 is a block diagram illustrating a configuration of a mobile system according to a first embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 4 is a diagram for explaining the operation of the detection device according to the first embodiment.
  • FIG. 7 illustrates a case where there is a blind spot object in the experiment of FIG. 7.
  • 4 is a flowchart illustrating a blind spot object detection process performed by the detection device.
  • the flowchart which illustrates the judgment process of the danger degree by a detection apparatus
  • the figure for explaining the judgment processing of the degree of danger by the detection device Diagram for explaining a modification of the operation of the detection device
  • FIG. 1 is a diagram for describing an application example of the detection device 1 according to the present disclosure.
  • the detection device 1 is applicable to, for example, in-vehicle use, and constitutes a mobile body system in a mobile body such as an automobile.
  • FIG. 1 illustrates a running state of a vehicle 2 on which the detection device 1 is mounted.
  • the mobile system according to the application example monitors, for example, the surrounding environment that changes around the own vehicle 2 that is traveling using the detection device 1.
  • the surrounding environment includes, for example, structures such as buildings and electric poles existing around the vehicle 2 and various objects such as moving objects such as pedestrians and other vehicles.
  • the range that can be monitored from the host vehicle 2 is blocked by the wall 31 of the structure near the intersection 3, and a blind spot occurs.
  • the blind spot indicates a location that cannot be directly viewed geometrically from a moving object such as the host vehicle 2 in accordance with the surrounding environment.
  • another vehicle 4 approaching the intersection 3 from a side road exists in a blind spot region R1 which is a blind spot from the own vehicle 2.
  • the detection device 1 utilizes the propagation characteristics of the wave in the signal physically used in the radar or the like to detect an object (hereinafter, referred to as a “blind spot ) May be detected.
  • a blind spot an object
  • the detection device 1 utilizes the propagation characteristics of the wave in the signal physically used in the radar or the like to detect an object (hereinafter, referred to as a “blind spot ) May be detected.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating the configuration of the present system.
  • This system includes the detection device 1 and the vehicle control device 20 as illustrated in FIG.
  • the detection device 1 of the present embodiment includes a radar 11, a camera 12, and a control unit 13. Further, for example, the detection device 1 includes a storage unit 14, a navigation device 15, and an in-vehicle sensor 16.
  • the vehicle control device 20 includes various in-vehicle devices mounted on the host vehicle 2, and is used for, for example, driving assistance or automatic driving.
  • the radar 11 includes, for example, a transmitter 11a, a receiver 11b, and a radar control circuit 11c.
  • the radar 11 is an example of a detection unit according to the present embodiment.
  • the radar 11 is installed on, for example, a front grill or a windshield of the host vehicle 2 so as to transmit and receive signals forward (see FIG. 1) in the traveling direction of the host vehicle 2.
  • the transmitter 11a includes, for example, an antenna having a variable directivity (a phased array antenna or the like), a transmission circuit that causes the antenna to externally transmit the physical signal Sa, and the like.
  • the physical signal Sa includes, for example, at least one of a millimeter wave, a microwave, a radio wave, and a terahertz wave.
  • the receiver 11b includes, for example, an antenna having variable directivity, and a receiving circuit that receives the wave signal Sb from outside using the antenna.
  • the wave signal Sb is set in the same wavelength band as the physical signal Sa so as to include the reflected wave of the physical signal Sa.
  • the transmitter 11a and the receiver 11b may use a common antenna, for example, or may be configured integrally.
  • the radar control circuit 11c controls transmission and reception of signals by the transmitter 11a and the receiver 11b.
  • the radar control circuit 11c starts transmission and reception of signals by the radar 11 and controls the direction in which the physical signal Sa is emitted from the transmitter 11a, for example, by a control signal from the control unit 13. Further, the radar control circuit 11c causes the transmitter 11a to emit a physical signal Sa to the surrounding environment, and detects a wave signal Sb indicating a reflected wave of the physical signal Sa in the reception result of the receiver 11b.
  • the radar 11 operates according to a modulation method such as a CW (continuous wave) method or a pulse method, and measures the distance, azimuth, speed, and the like of an external object.
  • the CW method includes a two-wave CW method, an FM-CW method, a spread spectrum method, and the like.
  • the pulse method may be a pulse Doppler method, or pulse compression of a chirp signal or pulse compression of a PN sequence may be used.
  • the radar 11 uses, for example, coherent phase information control.
  • the radar 11 may use an incoherent method.
  • the camera 12 is installed at a position where, for example, the range in which the physical signal Sa can be radiated from the radar 11 in the own vehicle 2 can be imaged.
  • the camera 12 is installed on a windshield or the like of the host vehicle 2 toward the front of the host vehicle 2 (see FIG. 1), for example.
  • the blind spot in the detection device 1 may be based on the installation position of the camera 12 as a geometric reference or based on the installation position of the radar 11.
  • the camera 12 captures an external image from the installation position and generates a captured image.
  • the camera 12 outputs image data indicating the captured image to the control unit 13.
  • the camera 12 is, for example, an RGB-D camera, a stereo camera, or a range image sensor.
  • the camera 12 is an example of a distance measuring unit (or a monitoring unit) in the present embodiment.
  • the control unit 13 includes a CPU, a RAM, a ROM, and the like, and controls each component according to information processing.
  • the control unit 13 is configured by, for example, an ECU (electronic control unit).
  • the control unit 13 expands the program stored in the storage unit 14 on the RAM, and interprets and executes the program expanded on the RAM by the CPU.
  • the control unit 13 implements a blind spot estimation unit 131, a blind spot object measurement unit 132, and a risk determination unit 133. Each of the units 131 to 133 will be described later.
  • the storage unit 14 stores programs executed by the control unit 13, various data, and the like.
  • the storage unit 14 stores structure information D1 described below.
  • the storage unit 14 includes, for example, a hard disk drive or a solid state drive. Further, the RAM and the ROM may be included in the storage unit 14.
  • the above-mentioned programs and the like may be stored in a portable storage medium.
  • the storage medium stores the information such as the program by an electrical, magnetic, optical, mechanical or chemical action so that the computer or the like can read the information such as the recorded program by a machine or the like.
  • the detection device 1 may acquire a program or the like from the storage medium.
  • the navigation device 15 is an example of a distance measuring unit (monitoring unit) including a memory for storing map information and a GPS receiver, for example.
  • the in-vehicle sensors 16 are various sensors mounted on the host vehicle 2, and include, for example, a vehicle speed sensor, an acceleration sensor, a gyro sensor, and the like.
  • the on-vehicle sensor 16 detects the speed, acceleration, angular velocity, and the like of the vehicle 2.
  • the detection device 1 is not limited to the above configuration.
  • the detection device 1 may not include the navigation device 15 and the vehicle-mounted sensor 16.
  • the control unit 13 of the detection device 1 may be configured by a plurality of hardware resources that execute the units 131 to 133 separately.
  • the control unit 13 may be configured by various semiconductor integrated circuits such as a CPU, an MPU, a GPU, a microcomputer, a DSP, an FPGA, and an ASIC.
  • the vehicle control device 20 is an example of a control device of the mobile system according to the present embodiment.
  • the vehicle control device 20 includes, for example, a vehicle drive unit 21 and an alarm 22.
  • the vehicle drive unit 21 is configured by, for example, an ECU, and controls driving of each unit of the host vehicle 2.
  • the vehicle drive unit 21 controls the brake of the own vehicle 2 to realize automatic braking.
  • the notifier 22 notifies the user of various kinds of information by images or sounds.
  • the alarm 22 is a display device such as a liquid crystal panel or an organic EL panel mounted on the vehicle 2.
  • the alarm 22 may be an audio output device that outputs an alarm or the like by audio.
  • the mobile system operates the detection device 1 so as to monitor the surrounding environment, for example, while the own vehicle 2 is operating.
  • the vehicle control device 20 of the present system performs various controls for driving support of the own vehicle 2 or automatic driving based on the detection result by the detection device 1.
  • the detection device 1 of the present embodiment captures an image around the own vehicle 2 with the camera 12, for example, and monitors the surrounding environment of the own vehicle 2.
  • the blind spot estimation unit 131 of the detection device 1 sequentially detects, for example, the presence or absence of an area where a blind spot is estimated in the current surrounding environment, based on distance information indicating various distances in the monitoring result.
  • the blind spot object measurement unit 132 uses the radar 11 to measure the internal state of the blind spot region R1. Since the physical signal Sa radiated from the radar 11 of the own vehicle 2 has a wave-like property, the physical signal Sa causes multiple reflections or diffractions to reach the blind spot object 4 in the blind spot area R1, and furthermore, the physical signal Sa is transmitted to the own vehicle 2. It is thought that the propagation of returning to may occur.
  • the detection method of the present embodiment detects the blind spot object 4 by utilizing the wave propagating as described above.
  • the danger determining unit 133 determines the danger of the blind spot object 4 that can be included in the blind spot area R1 based on the measurement result of the blind spot object measurement unit 132.
  • the degree of danger relates to, for example, the possibility that the blind spot object 4 and the vehicle 2 may collide.
  • the present system when the detection device 1 determines the degree of danger that requires a warning, the present system notifies the driver or the like by the annunciator 22 or increases the safety of the automatic braking or the like by the vehicle drive unit 21. Or vehicle control of the vehicle. Details of the operation of the detection device 1 in the present system will be described below.
  • FIG. 3 is a flowchart for explaining the operation of the detection device 1 according to the present embodiment. Each process shown in the flowchart of FIG. 3 is executed by the control unit 13 of the detection device 1. This flowchart is started at a predetermined cycle while the vehicle 2 is operating, for example.
  • the control unit 13 acquires one or more frames of captured images from the camera 12 (S1).
  • the control unit 13 may acquire a distance image as a captured image, or may generate a distance image based on the acquired captured image.
  • the distance image is an example of distance information indicating various distances for monitoring the surrounding environment.
  • control unit 13 performs image analysis on the acquired captured image (S2), and generates structural information D1 relating to the current surrounding environment of the own vehicle 2.
  • the structure information D1 is information indicating various object structures in the surrounding environment, and includes, for example, distances to various structures.
  • the control unit 13 also operates as the blind spot estimation unit 131 in step S2, and performs image analysis for detecting a blind spot in the acquired captured image.
  • FIG. 4 illustrates an image to be analyzed in step S2.
  • FIG. 4 shows, for example, an image taken from the host vehicle 2 as a distance image (S1), and shows walls 31 and 32 formed by a plurality of structures near the intersection 3.
  • a blind spot region R1 is present behind the wall 31 due to the shielding of the wall 31 near the host vehicle 2.
  • a wall 32 on the back side of the blind spot area R1 faces the host vehicle 2.
  • the wall 31 is referred to as a “shielding wall”
  • the wall 32 is referred to as an “opposing wall”.
  • a boundary between the blind spot region R1 and the outside is formed between the shielding wall 31 and the opposing wall 32 (see FIG. 1).
  • step S ⁇ b> 2 the control unit 13 extracts the distance values of the various walls 31 and 32 in the distance image for each pixel as the structure information D ⁇ b> 1 and stores the extracted values in the storage unit 14.
  • the distance value in the case of FIG. 4 changes continuously from the end of the shielding wall 31 to the opposing wall 32 while continuously changing from the own vehicle 2 side by the shielding wall 31 along the direction d1. Will be done.
  • the control unit 13 analyzes the change in the distance value as described above, and can estimate the existence of the blind spot region R1.
  • control unit 13 as the blind spot estimating unit 131 determines whether or not the blind spot region R1 is detected in the current surrounding environment of the own vehicle 2 according to, for example, an estimation result by image analysis (S3).
  • S3 an estimation result by image analysis
  • the control unit 13 determines that the blind spot area R1 has been detected (YES in S3), the control unit 13 executes the processing as the blind spot object measurement unit 132 (S4 to S6).
  • the processing as the blind spot object measurement unit 132 S4 to S6.
  • a processing example of the blind spot object measurement unit 132 that measures the blind spot object 4 in the blind spot region R1 by utilizing the multiple reflected waves in the wave signal Sb of the radar 11 will be described below.
  • FIGS. 5A and 5B illustrate the propagation path of the physical signal Sa in step S4 when there is no blind spot object 4 and when there is a blind spot object 4, respectively.
  • step S4 the control unit 13 causes the radar 11 to emit the physical signal Sa to the opposing wall 32 near the boundary of the blind spot region R1 based on, for example, the analysis result of FIG.
  • the physical signal Sa from the radar 11 of the own vehicle 2 is repeatedly reflected between the opposed wall 32 and the opposite wall 35 via the blind spot region R1 on the side road, and a multiple reflected wave is formed. Propagating as In the example of FIG. 5A, the multiple reflected wave does not come toward the own vehicle 2 in response to the absence of the blind spot object 4.
  • the physical signal Sa from the radar 11 is reflected not only on the walls 32 and 33 but also on the blind spot object 4 to the own vehicle 2. It can be a forward reflected multiple reflected wave Rb1. Therefore, the wave signal Sb received by the radar 11 includes the signal component of the multiple reflection wave Rb1 having information on the blind spot object 4.
  • step S4 the radar 11 emits the physical signal Sa and receives the wave signal Sb, and performs various measurements based on the reflected wave of the physical signal Sa.
  • the control unit 13 acquires a measurement result from the radar 11 (S5).
  • the controller 13 performs a blind spot object detection process based on the measurement result of the radar 11 (S6).
  • the signal component of the multiple reflected wave Rb1 (FIG. 5B) has information according to the velocity of the reflection source blind spot object 4 and the length of the propagation path by Doppler shift, phase and propagation time.
  • the blind spot object detection process (S6), the speed and position of the blind spot object 4 that has reflected the multiple reflected wave Rb1 are detected by analyzing such signal components. Details of the process in step S6 will be described later.
  • the control unit 13 operates as the risk determination unit 133, and performs a risk determination process based on the detection result of the blind spot object 4 (S6) (S7).
  • the risk determination process for example, the necessity of a warning is determined in accordance with the risk of the blind spot object 4 approaching the vehicle 2 based on the detected position and speed.
  • the risk may be determined using the information in step S7. Details of the processing in step S7 will be described later.
  • control unit 13 outputs various control signals to the vehicle control device 20 according to the determination result of the degree of risk (S7) (S8). For example, when it is determined in step S7 that a warning is required, the control unit 13 generates a control signal for causing the alarm unit 22 to notify the warning and controlling the vehicle driving unit 21.
  • the control unit 13 outputs, for example, a control signal (S8), and ends the processing shown in the flowchart of FIG.
  • the detecting device 1 while detecting the surroundings of the vehicle 2 (S1 to S3) and detecting a blind spot (YES in S3), the detecting device 1 detects the blind spot object 4 (S6), and An action can be performed (S8).
  • the camera 12 is used for monitoring the periphery, but the navigation device 15 may be used.
  • This modification is shown in FIG.
  • the navigation device 15 calculates various distances to the host vehicle 2 based on the map information D2 of the surrounding environment of the host vehicle 2 and monitors the current position of the host vehicle 2.
  • the control unit 13 can use the monitoring result of the navigation device 15 as described above for various processes in FIG.
  • the control unit 13 can acquire the structural information D1 or detect the blind spot region R1 based on the monitoring result of the navigation device 15, for example, based on the structure 30 in the map information D2 (S2).
  • the control unit 13 may use the detection result of the vehicle-mounted sensor 16 as appropriate in the processing of FIG.
  • FIG. 7 is a diagram for describing an experiment of a blind spot object detection process.
  • FIG. 7A shows the structure information D1 of the experiment environment of this experiment.
  • FIG. 7B shows a measurement result of the radar 11 when there is no blind spot object 4.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating a case where there is a blind spot object in the experiment of FIG.
  • FIG. 8A shows a measurement result of the radar 11 when the blind spot object 4 is present.
  • FIG. 8B illustrates a propagation path of a multiple reflection wave estimated from the blind spot object 4.
  • the peak P4 is mainly a component reflected from the blind spot object 4 through reflection by the opposing wall 32 (see FIG. 8B). That is, it was confirmed that the peak P4 having the blind spot object 4 as a wave source can be detected based on the distance and the azimuth to the peak P4 in the measurement result of the radar 11.
  • the presence / absence, position, and the like of the blind spot object 4 can be detected more accurately by using the structural information of the surrounding environment.
  • an example of a blind spot object detection process according to the present embodiment will be described with reference to FIG.
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating a blind spot object detection process according to the present embodiment. The process according to the flowchart in FIG. 9 is executed by the control unit 13 operating as the blind spot object measurement unit 132 in step S6 in FIG.
  • control unit 13 extracts an environmental component indicating a reflected wave from the surrounding environment from the signal of the measurement result of the radar 11 acquired in step S5 of FIG. It is removed (S11).
  • the process in step S11 is performed using, for example, the structure information acquired in step S2.
  • each of the peaks P1, P2, and P3 in the example of FIG. 7B is an environmental component indicating a reflected wave from the corresponding wall 31, 32, or 33 in the passage structure information D1 (FIG. 7B).
  • the control unit 13 predicts reflected waves from various structures with reference to the structure information D1, and subtracts the environmental component of the prediction result from the measurement result (for example, FIG. 8A) of the radar 11 (S11).
  • the measurement result for example, FIG. 8A of the radar 11 (S11).
  • control unit 13 performs signal analysis for detecting the blind spot object 4 based on the signal component obtained by removing the environmental component (S12).
  • the signal analysis in step S12 may include various types of analysis such as frequency analysis, analysis on the time axis, spatial distribution, and signal strength.
  • the control unit 13 determines whether a wave source is observed, for example, beyond the blind spot facing the opposite wall 32 based on the analysis result of the signal analysis (S13), and thereby detects the presence or absence of the blind spot object 4. .
  • the peak P ⁇ b> 4 has a wave source on the far side of the passage than the opposing wall 32 and is located at a position that is not predicted as an environmental component from the structure of the passage. From this, it can be presumed that the peak P4 is caused by multiple reflection of a wave whose source is inside the blind spot. That is, when the reflected wave is observed at a distance exceeding the facing wall 32 in the direction of the detected blind spot, the control unit 13 can determine that the blind spot object 4 is present (YES in step S13).
  • the control unit 13 determines that the wave source is observed beyond the opposite wall 32 in the blind spot (YES in S13), the distance to the blind spot object 4 and the distance to the blind spot object 4 are determined according to the propagation path in which the bending due to the multiple reflection is estimated.
  • Various state variables such as speed are measured (S14).
  • the control unit 13 uses the information indicating the width of the blind spot portion (the width of the blind spot region R1) in the structural information D1, thereby, for example, as shown in FIG. By correcting the path length so as to be folded, the position of the blind spot object 4 closer to the actual position can be calculated.
  • step S6 in FIG. 3 ends. After that, the control unit 13 executes a risk determination process (S7 in FIG. 3) for the detected blind spot object 4.
  • control unit 13 determines that the wave source is not observed beyond the opposite wall 32 in the blind spot (NO in S13), the control unit 13 ends this processing without performing any surveying. In this case, the control unit 13 may omit the processing after step S7 in FIG.
  • the blind spot object 4 can be detected using the signal component generated inside the blind spot area R1 based on the property of the multiple reflection in the physical signal Sa of the radar 11.
  • the signal component having information on the blind spot object 4 is weak, and it is detected in the presence of a reflected wave from a visible object outside the blind spot. Therefore, it is considered that detection and estimation are difficult.
  • the actual distance to the blind spot object 4 is different from the length of the signal propagation path, it may be difficult to estimate the actual distance.
  • the structure information D1 of the surrounding environment it is possible to narrow down the preconditions for analyzing the received wave (S11) and to improve the estimation accuracy (S14).
  • the control unit 13 refers to the distance to the intersection near the blind spot in the structure information D1, and removes the signal component of the received wave obtained within a round trip propagation time of the signal with respect to the linear distance to the intersection. .
  • a received wave is a directly reflected wave (ie, a single reflected wave) and does not include information on the blind spot object 4, and thus can be excluded from the analysis target.
  • the control unit 13 can also separate the reflected wave coming from the blind spot from the reflected wave coming from another angle based on the azimuth angle of the blind spot viewed from the host vehicle 2.
  • step S11 does not necessarily need to use the structure information D1 of the surrounding environment.
  • the control unit 13 may limit the analysis target to a moving object by subtracting the position change of the own vehicle 2 from the signal obtained along the time axis. This processing may be performed in the signal analysis of step S12.
  • the control unit 13 determines whether the signal component to be analyzed has a feature that appears due to the behavior of a specific object, such as Doppler shift due to reflection on a moving object, or fluctuation of a behavior peculiar to a human or a bicycle. Whether or not it may be analyzed. In addition, the control unit 13 determines whether the spatially distributed surface measurement signal distribution has a characteristic distribution of an automobile, a bicycle, a human, or the like, or includes a reflection from a metal object of an automobile size depending on the reflection intensity. Or the like may be analyzed. The above analysis may be performed in combination as appropriate, or may be analyzed as a multidimensional feature using machine learning instead of explicitly analyzing each.
  • FIG. 10 is a flowchart illustrating an example of a risk determination process.
  • FIG. 11 is a diagram for explaining the risk determination process. The process according to the flowchart in FIG. 10 is executed by the control unit 13 that operates as the risk determination unit 133 in step S7 in FIG.
  • the control unit 13 calculates the risk index D based on the detection result of the blind spot object 4 in step S6 (S21).
  • the risk index D indicates an index for determining the risk of a collision between the detected blind spot object 4 and the host vehicle 2. For example, as shown in FIG. 11, the speed v 1 of blind spot object 4 approaches the own vehicle 2 can be set to risk index D.
  • the control unit 13 determines whether the calculated risk index D exceeds the threshold value Va, for example, using a preset threshold value Va (S22).
  • the controller 13 determines that the risk index D exceeds the threshold value Va (YES in S22)
  • the controller 13 sets, for example, a warning flag to “ON” as a risk determination result (S23).
  • the warning flag is a flag that manages the presence / absence of a warning regarding the blind spot object 4 by “ON / OFF”, and is stored in the storage unit 14.
  • control unit 13 determines that the risk index D does not exceed the threshold value Va (NO in S22), it sets the warning flag to “OFF” (S24).
  • control unit 13 ends the risk determination process (S7 in FIG. 3) and proceeds to the process of step S8.
  • the risk of the blind spot object 4 approaching the own vehicle 2 or the intersection 3 is determined according to the corresponding risk index D. For example, a binary determination according to the warning flag is performed.
  • the control unit 13 can cause the alarm 22 to warn or cause the vehicle drive unit 21 to perform specific control (S8 in FIG. 3).
  • the risk determination process is not limited to the binary determination.
  • a ternary determination for determining whether or not a warning is issued when a warning is unnecessary may be performed.
  • the control unit 13 may determine whether D> Vb when proceeding to “NO” in step S22, using the alert threshold value Vb ( ⁇ Va).
  • risk index D is not limited to the speed v 1, can be set by various state variables related to the blind spot object 4, for example, instead of the velocity v 1 may be set to the acceleration dv 1 / dt.
  • the risk index D may be set by a combination of various state variables.
  • An example of such a risk index D is shown in the following equation (1).
  • D
  • L 1 is the distance from the reference position P0 to the blind spot object 4 ( Figure 11).
  • the reference position P0 is set to a position where a collision between the blind spot object 4 and the vehicle 2 is assumed, such as the center of an intersection.
  • ⁇ t is a predetermined time width, and is set, for example, in the vicinity of a time width expected to take until the host vehicle 2 reaches the reference position P0.
  • L 0 is the distance from the reference position P 0 to the host vehicle 2.
  • v 0 is the speed of the vehicle 2 and can be obtained from the on-board sensor 16 or the like.
  • the risk index D in the above equation (1) is the sum of the distance between the blind spot object 4 and the reference position P0 and the distance between the reference position P0 and the host vehicle 2, which are estimated after the elapse of the time width ⁇ t ( (FIG. 11).
  • the risk index D may be set as in the following Expression (2) or Expression (2 ′).
  • D L 1 ⁇ v 1 ⁇ t (2)
  • D
  • ⁇ t L 0 / v 0 is set.
  • the time width ⁇ t may be set within an allowable range in consideration of a change in the speed v 0 of the host vehicle 2 or an estimation error of the reference position P0.
  • the control unit 13 determines the degree of risk in the same manner as in the case of Expression (1) using the risk index D of Expression (2) or Expression (2 ′). Can be.
  • the threshold value Va may be dynamically changed according to the states of the host vehicle 2 and the blind spot object 4. For example, small or is L 0 as described above, large or the dv 0 / dt or dv 1 / dt, or if the blind spot object 4 is presumed to humans, is considered to be a determination of the risk more strictly. Therefore, when such a case is detected, the control unit 13 may increase the threshold value Va with respect to the risk index D of the above equation (1), for example.
  • the detection device 1 detects the blind spot object 4 existing in the blind spot in the surrounding environment of the own vehicle 2 which is an example of the moving object.
  • the detection device 1 includes a radar 11 as a detection unit, a camera 12 as a distance measurement unit, and a control unit 13.
  • the radar 11 emits a physical signal Sa having wave characteristics from the host vehicle 2 to the surrounding environment, and detects a wave signal Sb indicating a reflected wave of the emitted physical signal Sa.
  • the camera 12 detects distance information indicating the distance from the host vehicle 2 to the surrounding environment.
  • the control unit 13 analyzes the detection result of the radar 11.
  • the control unit 13 detects a blind spot region R1 indicating a blind spot in the surrounding environment based on the detection result of the camera 12 (S2, S3), and in the detection result of the radar 11, a multiple reflected wave reaching from the detected blind spot region R1.
  • the blind spot object 4 in the blind spot area R1 is detected based on the wave signal including the component of Rb1 (S6).
  • the object existing in the blind spot in the surrounding environment can be detected from the host vehicle 2 by utilizing the characteristics of the wave in the physical signal Sa from the radar 11.
  • Waves to be used are not limited to multiple reflection waves, and may include diffracted waves or transmitted waves.
  • the control unit 13 controls the radar 11 to emit the physical signal Sa toward the detected blind spot region R1 (S4).
  • the physical signal Sa from the radar 11 does not necessarily need to be concentrated in the blind spot area Ra.
  • the physical signal Sa may be radiated as appropriate within a range that the radar 11 can detect.
  • the detection device 1 of the present embodiment further includes a storage unit 14 that stores structure information D1 indicating the object structure of the surrounding environment.
  • the control unit 13 detects the blind spot object 4 by analyzing the wave signal including the component of the wave arriving from the blind spot region R1 in the detection result of the radar 11 with reference to the structure information D1 (S6). By using the structure information D1, the detection of the blind spot object 4 can be performed with high accuracy.
  • the control unit 13 generates the structure information D1 based on the detection result of the camera 12, and stores it in the storage unit 14 (S2).
  • the blind spot object 4 can be accurately detected by sequentially generating the structure information D1.
  • the control unit 13 determines the degree of risk relating to the blind spot region R1 based on the detection result of the blind spot object 4 (S6) (S7).
  • the degree of danger for example, it is possible to easily avoid a collision or the like at the intersection of the own vehicle 2 and the blind spot object 4.
  • the mobile system includes the detection device 1 and the vehicle control device 20.
  • the vehicle control device 20 executes various controls in the own vehicle 2 such as the annunciator 22 and the vehicle drive unit 21 based on the detection result of the detection device 1.
  • the moving body system can detect an object existing in the blind spot in the surrounding environment from the moving body by the detection device 1.
  • the detection method is a detection method for detecting a blind spot object 4 existing in a blind spot in the surrounding environment of the vehicle 2.
  • the method includes a step S1 in which the camera 12 detects distance information indicating a distance from the host vehicle 2 to the surrounding environment, and a step in which the control unit 13 determines a blind spot in the surrounding environment based on the detection result of the camera 12. Steps S2 and S3 for detecting R1 are included.
  • the method includes a step S5 in which the radar 11 emits a physical signal Sa from the vehicle 2 to the surrounding environment and detects a wave signal Sb indicating a reflected wave of the emitted physical signal Sa.
  • the control unit 13 detects the blind spot object 4 in the blind spot area R1 based on the wave signal Sb including the detected wave component Sb1 arriving from the blind spot area R1 in the detection result of the radar 11.
  • S6 is included.
  • a program for causing the control unit 13 to execute the above detection method is provided.
  • an object existing in a blind spot in the surrounding environment can be detected from a moving object such as the host vehicle 2.
  • the multiple reflected waves are used for detecting the blind spot object 4.
  • the present invention is not limited to the multiple reflected waves, and for example, a diffracted wave may be used. This modification will be described with reference to FIG.
  • the physical signal Sa from the radar 11 is diffracted on the shielding wall 31 and reaches the blind spot object 4.
  • the reflected wave from the blind spot object 4 is diffracted on the shielding wall 31 and returns to the host vehicle 2 as a diffracted wave Sb2.
  • the control unit 13 of the present embodiment controls the wavelength and the azimuth of the physical signal Sa radiated from the radar 11 so that the wraparound occurs at the shielding wall 31 in step S4 of FIG.
  • the signal can reach even a region that cannot be reached geometrically with visible light or the like having high linearity due to the presence of various shields. .
  • the signal is transmitted not only in a completely reflective path but also in a direction in which the radiated own vehicle 2 exists. reflect. Such a reflected wave causes the diffraction phenomenon to propagate to the shielding wall 31, so that the radar 11 can receive the diffracted wave Sb ⁇ b> 2 as a signal component to be analyzed.
  • the signal component of the diffracted wave Sb2 has information on the propagation path to the blind spot object 4 and Doppler information according to the moving speed. Therefore, by analyzing the signal components, the position and velocity of the blind spot object 4 can be measured from the information on the propagation time, phase, and frequency of the signal components, as in the first embodiment. At this time, the propagation path of the diffracted wave Sb2 can also be estimated from the distance to the shielding wall 31 or various types of structural information D1. Further, a propagation path in which multiple reflection and diffraction are combined can be appropriately estimated, and a signal component of such a wave may be analyzed.
  • FIG. 13 is a flowchart for explaining a modification of the detection device 1.
  • the detection device 1 according to the first embodiment monitors the periphery using the camera 12 (S1 to S3 in FIG. 3).
  • the detection device 1 of the present modification performs the same peripheral monitoring by the radar 11 as in S1 to S3 of FIG. 3 (S1A to S3A).
  • the radar 11 of the present modified example is an example of an integrated distance measuring unit and detecting unit.
  • the control unit 13 performs switching control of, for example, the band of the radar 11, and uses a band that easily turns around at the blind spot (S4A). In this case, a signal analysis utilizing the diffracted wave is performed in step S6.
  • steps S1A to S3A the resolution in monitoring the periphery of the radar 11 can be improved by using a band having high linearity.
  • the radar 11 has been described as an example of the detection unit.
  • the detection unit of the present embodiment is not limited to the radar 11, and may be, for example, LIDAR.
  • the physical signal Sa emitted from the detection unit may be, for example, infrared light.
  • the detection unit may be a sonar, and may emit an ultrasonic wave as the physical signal Sa. In these cases, the wave signal Sb received by the detection unit is set in the same manner as the corresponding physical signal Sa.
  • the example in which the radar 11 and the camera 12 are installed toward the front of the vehicle 2 has been described, but the installation positions of the radar 11 and the like are not particularly limited.
  • the radar 11 and the like may be arranged toward the rear of the vehicle 2 and, for example, the mobile system may be used for parking assistance.
  • the moving body on which the detection device 1 is mounted is not particularly limited to an automobile, and may be, for example, an AGV.
  • the detection device 1 may monitor the periphery when the AGV automatically travels, and may detect an object in a blind spot.
  • a first aspect according to the present disclosure is a detection device (1) that detects an object existing in a blind spot in a surrounding environment of a moving object (2).
  • the detection device includes a detection unit (11), a distance measurement unit (12), and a control unit (13).
  • the detection unit emits a physical signal (Sa) having wave characteristics from the moving body to the surrounding environment, and detects a wave signal (Sb) indicating a reflected wave of the emitted physical signal.
  • the distance measuring unit detects distance information indicating a distance from the moving body to a surrounding environment.
  • the control unit analyzes a detection result of the detection unit.
  • the control unit detects a blind spot region (R1) indicating a blind spot in the surrounding environment based on the detection result of the distance measuring unit (S2, S3), and, based on the detection result of the detection unit, The object (4) in the blind spot area is detected based on the wave signal including the component of the arriving wave (S6).
  • the control unit when the control unit detects the blind spot area in the surrounding environment, the control unit emits the physical signal toward the detected blind spot area.
  • the section is controlled (S4).
  • a storage unit (14) for storing structure information (D1) indicating an object structure of the surrounding environment is further provided.
  • the control unit refers to the structure information, analyzes a wave signal including a wave component arriving from the blind spot area in a detection result of the detection unit, and detects an object in the blind spot area (S6). .
  • control unit in the detection device according to the third aspect, the control unit generates the structural information based on a detection result of the distance measuring unit and stores the structural information in the storage unit (S2).
  • the control unit determines a degree of risk related to the blind spot area based on a detection result of an object in the blind spot area (S7). ).
  • the distance measuring unit includes at least one of a camera, a radar, a LIDAR, and a navigation device.
  • the physical signal includes at least one of infrared rays, terahertz waves, millimeter waves, microwaves, radio waves, and ultrasonic waves. Including.
  • An eighth aspect is a mobile system including the detection device according to any one of the first to seventh aspects and a control device (20).
  • the control device controls the moving body based on a detection result of the detection device.
  • a ninth aspect is a detection method for detecting an object existing in a blind spot in a surrounding environment of a moving object (2).
  • a distance measuring unit (12) detects distance information indicating a distance from the moving body to a surrounding environment (S1), and a control unit (13) performs a process based on a detection result of the distance measuring unit.
  • S2, S3 detecting a blind spot area (R1) indicating a blind spot in the surrounding environment.
  • the detection unit (11) radiates a physical signal (Sa) having wave characteristics from the moving body to the surrounding environment, and generates a wave signal (Sb) indicating a reflected wave of the radiated physical signal.
  • the detecting step (S5) is included.
  • the control unit may detect an object (4) in the blind spot area based on a wave signal including a wave component arriving from the detected blind spot area in the detection result of the detection unit ( S6).
  • 10A tenth aspect is a program for causing a control unit to execute the detection method according to the ninth aspect.

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Abstract

検知装置（１）は、移動体（２）の周辺環境における死角に存在する物体を検知する検知装置である。検知装置は、検出部（１１）と、測距部（１２）と、制御部（１３）とを備える。検出部は、移動体から周辺環境に、波の特性を有する物理信号（Ｓａ）を放射して、放射した物理信号の反射波を示す波動信号（Ｓｂ）を検出する。測距部は、移動体から周辺環境までの距離を示す距離情報を検出する。制御部は、検出部の検出結果を解析する。制御部は、測距部の検出結果に基づいて、周辺環境における死角を示す死角領域（Ｒ１）を検知し、検出部の検出結果において、検知した死角領域から到達する波の成分を含んだ波動信号に基づいて、死角領域の中の物体（４）を検知する。

Description

検知装置、移動体システム、及び検知方法
　本開示は、移動体から周辺の物体を検知する検知装置、検知装置を備えた移動体システム、及び検知方法に関する。
　自動車又はＡＧＶ（自動搬送車）などの移動体に搭載され、移動体の周辺を監視する技術が提案されている（例えば特許文献１，２）。
　特許文献１は、自車両前方の障害物を認識する障害物認識装置を開示している。特許文献１の障害物認識装置は、カメラ及びレーダを含み、自車両に対する死角領域を検出し、検出された死角領域の広さに基づいて、死角領域に存在する可能性のある障害物の属性を推定している。障害物認識装置は、死角領域に存在する可能性のある障害物の属性が歩行者であると推定されたときに当該死角領域をカメラに探索させ、同障害物の属性が他車両であると推定されたときには当該死角領域をレーダに探索させている。
　特許文献２は、自車両周辺の走行環境を的確に推定することを目的とした車両環境推定装置を開示している。特許文献２の車両環境推定装置は、自車両の周辺の他車両の挙動を検出し、当該車両の挙動に基づいて、自車両からの死角領域を走行する別の車両の存在を推定している。このように、自車両では認識できないが周辺の他車両によって認識できる車両走行環境の推定が行われている。
特開２０１１－２４２８６０号公報 特開２０１０－２６７２１１号公報
　特許文献１は、検出された死角領域に存在する可能性のある障害物が歩行者及び車両の何れであるかを、死角領域の広さに対応付けて予め設定された各々の存在確率に基づき、推定している。特許文献１，２等の従来技術によると、移動体から周辺環境において、死角の中に存在する物体を検知することは、困難であった。
　本開示の目的は、移動体から周辺環境における死角の中に存在する物体を検知することができる検知装置、検知方法、及び移動体システムを提供することにある。
　本開示の一態様に係る検知装置は、移動体の周辺環境における死角に存在する物体を検知する検知装置である。検知装置は、検出部と、測距部と、制御部とを備える。検出部は、移動体から周辺環境に、波の特性を有する物理信号を放射して、放射した物理信号の反射波を示す波動信号を検出する。測距部は、移動体から周辺環境までの距離を示す距離情報を検出する。制御部は、検出部の検出結果を解析する。制御部は、測距部の検出結果に基づいて、周辺環境における死角を示す死角領域を検知し、検出部の検出結果において、検知した死角領域から到達する波の成分を含んだ波動信号に基づいて、死角領域の中の物体を検知する。
　本開示の一態様に係る移動体システムは、上記の検知装置と、検知装置の検知結果に基づいて移動体を制御する制御装置とを備える。
　本開示の一態様に係る検知方法は、移動体の周辺環境における死角に存在する物体を検知する検知方法である。本方法は、測距部が、移動体から周辺環境までの距離を示す距離情報を検出するステップと、制御部が、測距部の検出結果に基づいて、周辺環境における死角を示す死角領域を検知するステップとを含む。本方法は、検出部が、移動体から周辺環境に、波の特性を有する物理信号を放射して、放射した物理信号の反射波を示す波動信号を検出するステップを含む。本方法は、制御部が、検出部の検出結果において、検知した死角領域から到達する波の成分を含んだ波動信号に基づいて、死角領域中の物体を検知するステップを含む。
　本開示に係る検知装置、移動体システム、及び検知方法によると、移動体から周辺環境における死角の中に存在する物体を検知することができる。
本開示に係る検知装置の適用例を説明するための図 本開示の実施形態１に係る移動体システムの構成を例示するブロック図 実施形態１に係る検知装置の動作を説明するためのフローチャート 検知装置における距離情報の一例を説明するための図 実施形態１に係る検知装置の動作を説明するための図 検知装置における距離情報の変形例を説明するための図 死角物体の検知処理の実験を説明するための図 図７の実験において死角物体がある場合を例示する図 検知装置による死角物体の検知処理を例示するフローチャート 検知装置による危険度の判定処理を例示するフローチャート 検知装置による危険度の判定処理を説明するための図 検知装置の動作の変形例を説明するための図 検知装置の動作の変形例を説明するためのフローチャート
　以下、添付の図面を参照して本開示に係る検知装置及び方法、並びに移動体システムの実施の形態を説明する。なお、以下の各実施形態において、同様の構成要素については同一の符号を付している。
（適用例）
　本開示に係る検知装置及び方法、並びに移動体システムが適用可能な一例について、図１を用いて説明する。図１は、本開示に係る検知装置１の適用例を説明するための図である。
　本開示に係る検知装置１は、例えば車載用途に適用可能であり、自動車等の移動体において移動体システムを構成する。図１では、検知装置１が搭載された車両２の走行状態を例示している。本適用例に係る移動体システムは、例えば、検知装置１を用いて走行中の自車両２の周りで移り変わる周辺環境を監視する。周辺環境は、例えば自車両２周辺に存在する建物及び電柱などの構造物、並びに歩行者及び他車両などの動体といった各種物体を含む。
　図１の例では、交差点３近傍における構造物の壁３１によって、自車両２から監視可能な範囲が遮られ、死角が生じている。死角は、自車両２等の移動体から、周辺環境に応じて幾何学的に直接視できない場所を示す。本例において、自車両２から死角となる領域である死角領域Ｒ１には、横道から交差点３に接近する別の車両４が存在している。
　上記のような場合、死角からの車両４と自車両２とが、出会い頭に衝突するような事態が懸念される。ここで、従来のカメラ或いはレーダ等を用いた周辺監視技術では、自車両２からの死角は検出されたとしても、死角領域Ｒ１の中で自車両２に接近中の車両４等は、検知することが困難であった。
　これに対して、本実施形態の検知装置１は、レーダ等で物理的に使用する信号における波動の伝搬特性を活用して、車両４のように死角領域Ｒ１に内在する物体（以下「死角物体」という場合がある）の検知を実行する。死角物体４の検知結果に基づき交差点３等の危険度を判定し、自車両２における運転支援或いは運転制御などの各種制御に判定結果を反映させることで、出会い頭の衝突等を回避することが可能となる。
（構成例）
　以下、検知装置１を備えた移動体システムの構成例としての実施形態を説明する。
（実施形態１）
　実施形態１に係る移動体システムの構成および動作について、以下説明する。
１．構成
　本実施形態に係る移動体システムの構成を、図２を用いて説明する。図２は、本システムの構成を例示するブロック図である。
　本システムは、図２に例示するように、検知装置１と、車両制御装置２０とを備える。本実施形態の検知装置１は、レーダ１１と、カメラ１２と、制御部１３とを備える。また、例えば検知装置１は、記憶部１４と、ナビゲーション機器１５と、車載センサ１６とを備える。車両制御装置２０は、自車両２に搭載された各種の車載機器を含み、例えば運転支援又は自動運転に用いられる。
　検知装置１において、レーダ１１は、例えば、送信機１１ａと、受信機１１ｂと、レーダ制御回路１１ｃとを備える。レーダ１１は、本実施形態における検出部の一例である。レーダ１１は、例えば自車両２の走行方向における前方（図１参照）に向けて信号の送受信を行うように、自車両２のフロントグリル又はフロントガラス等に設置される。
　送信機１１ａは、例えば可変指向性を有するアンテナ（フェイズドアレイアンテナ等）、及び当該アンテナに物理信号Ｓａを外部送信させる送信回路などを含む。物理信号Ｓａは、例えばミリ波、マイクロ波、ラジオ波、及びテラヘルツ波のうちの少なくとも１つを含む。
　受信機１１ｂは、例えば可変指向性を有するアンテナ、及び当該アンテナにより外部から波動信号Ｓｂを受信する受信回路などを含む。波動信号Ｓｂは、物理信号Ｓａの反射波を含むように、物理信号Ｓａと同様の波長帯に設定される。なお、送信機１１ａと受信機１１ｂとは、例えば共用のアンテナを用いてもよく、一体的に構成されてもよい。
　レーダ制御回路１１ｃは、送信機１１ａ及び受信機１１ｂによる信号の送受信を制御する。レーダ制御回路１１ｃは、例えば制御部１３からの制御信号により、レーダ１１による信号の送受信を開始したり、送信機１１ａから物理信号Ｓａを放射する方向を制御したりする。また、レーダ制御回路１１ｃは、送信機１１ａから周辺環境に物理信号Ｓａを放射させ、受信機１１ｂの受信結果において、物理信号Ｓａの反射波を示す波動信号Ｓｂを検出する。
　レーダ１１は、例えばＣＷ（連続波）方式またはパルス方式などの変調方式に従って動作し、外部の物体の距離、方位および速度等の計測を行う。ＣＷ方式は、２波ＣＷ方式、ＦＭ－ＣＷ方式及びスペクトル拡散方式などを含む。パルス方式は、パルスドップラー方式であってもよいし、チャープ信号のパルス圧縮或いはＰＮ系列のパルス圧縮を用いてもよい。レーダ１１は、例えばコヒーレントな位相情報制御を用いる。レーダ１１は、インコヒーレントな方式を用いてもよい。
　カメラ１２は、例えば自車両２においてレーダ１１から物理信号Ｓａを放射可能な範囲と重畳する範囲を撮像可能な位置に設置される。例えば、カメラ１２は、例えば自車両２前方（図１参照）に向けて、自車両２フロントガラス等に設置される。検知装置１における死角は、カメラ１２の設置位置を幾何学的な基準としてもよいし、レーダ１１の設置位置を基準としてもよい。
　カメラ１２は、設置位置から外部の画像を撮像して、撮像画像を生成する。カメラ１２は、撮像画像を示す画像データを制御部１３に出力する。カメラ１２は、例えばＲＧＢ－Ｄカメラ、ステレオカメラ、又は距離画像センサである。カメラ１２は、本実施形態における測距部（或いは監視部）の一例である。
　制御部１３は、ＣＰＵ、ＲＡＭ及びＲＯＭ等を含み、情報処理に応じて各構成要素の制御を行う。制御部１３は、例えば、ＥＣＵ（電子制御ユニット）により構成される。制御部１３は、記憶部１４に格納されたプログラムをＲＡＭに展開し、ＲＡＭに展開されたプログラムをＣＰＵにより解釈及び実行する。このように実現されるソフトウェアモジュールとして、例えば、制御部１３は、死角推定部１３１、死角物体計測部１３２および危険度判定部１３３を実現する。各部１３１～１３３については後述する。
　記憶部１４は、制御部１３で実行されるプログラム、及び各種のデータ等を記憶する。例えば、記憶部１４は、後述する構造情報Ｄ１を記憶する。記憶部１４は、例えば、ハードディスクドライブ又はソリッドステートドライブを含む。また、ＲＡＭ及びＲＯＭは、記憶部１４に含まれてもよい。
　上記のプログラム等は、可搬性を有する記憶媒体に格納されてもよい。記憶媒体は、コンピュータその他装置、機械等が記録されたプログラム等の情報を読み取り可能なように、当該プログラム等の情報を、電気的、磁気的、光学的、機械的又は化学的作用によって蓄積する媒体である。検知装置１は、当該記憶媒体からプログラム等を取得してもよい。
　ナビゲーション機器１５は、例えば地図情報を格納するメモリ、及びＧＰＳ受信機を含む測距部（監視部）の一例である。車載センサ１６は、自車両２に搭載された各種センサであり、例えば車速センサ、加速度センサ、及びジャイロセンサなどを含む。車載センサ１６は、自車両２の速度、加速度および角速度などを検出する。
　以上のような構成は一例であり、検知装置１は上記の構成に限られない。例えば、検知装置１は、ナビゲーション機器１５及び車載センサ１６を備えなくてもよい。また、検知装置１の制御部１３は、上記各部１３１～１３３を別体で実行する複数のハードウェア資源で構成されてもよい。制御部１３は、ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＧＰＵ、マイコン、ＤＳＰ、ＦＰＧＡ、ＡＳＩＣ等の種々の半導体集積回路で構成されてもよい。
　車両制御装置２０は、本実施形態における移動体システムの制御装置の一例である。車両制御装置２０は、例えば、車両駆動部２１、及び報知器２２を含む。車両駆動部２１は、例えばＥＣＵで構成され、自車両２の各部を駆動制御する。例えば、車両駆動部２１は、自車両２のブレーキを制御し、自動ブレーキを実現する。
　報知器２２は、画像又は音などにより、ユーザに各種情報を報知する。報知器２２は、例えば自車両２に搭載された液晶パネル又は有機ＥＬパネルなどの表示装置である。報知器２２は、警報等を音声出力する音声出力装置であってもよい。
２．動作
　以上のように構成される移動体システム及び検知装置１の動作について、以下説明する。
　本実施形態に係る移動体システムは、例えば自車両２の運転中に、周辺環境を監視するように、検知装置１を動作させる。本システムの車両制御装置２０は、検知装置１による検知結果に基づき、自車両２の運転支援又は自動運転等のための各種制御を行う。
　本実施形態の検知装置１は、例えばカメラ１２において自車両２周辺の画像を撮像して、自車両２の周辺環境を監視する。検知装置１の死角推定部１３１は、例えば監視結果の各種距離を示す距離情報などに基づき、現在の周辺環境において死角が推定される領域の有無を逐次、検知する。
　検知装置１において、死角推定部１３１により死角が発見されると、死角物体計測部１３２は、レーダ１１を用いて死角領域Ｒ１の内部状態を計測する。自車両２のレーダ１１から放射される物理信号Ｓａは、波動的な性質を有することから、多重の反射或いは回折等を起こして死角領域Ｒ１中の死角物体４に到り、さらに自車両２にまで戻って来るという伝搬を生じ得ると考えられる。本実施形態の検知方法は、上記のように伝搬する波を活用して、死角物体４を検知する。
　危険度判定部１３３は、死角物体計測部１３２の計測結果に基づいて、死角領域Ｒ１に内在し得る死角物体４についての危険度を判定する。危険度は、例えば死角物体４と自車両２とが、衝突等を起こす可能性に関する。
　例えば、警告を要すると考えられる危険度が検知装置１において判定されると、本システムは、報知器２２によって運転者等に報知したり、車両駆動部２１によって自動ブレーキ等の安全性を高めるための車両制御を実行したりすることができる。本システムにおける検知装置１の動作の詳細を、以下説明する。
２－１．検知装置の動作
　本実施形態に係る検知装置１の動作について、図３～６を用いて説明する。
　図３は、本実施形態に係る検知装置１の動作を説明するためのフローチャートである。図３のフローチャートに示す各処理は、検知装置１の制御部１３によって実行される。本フローチャートは、例えば車両２の運転中に、所定の周期で開始される。
　まず、制御部１３は、カメラ１２から１又は複数フレームの撮像画像を取得する（Ｓ１）。ステップＳ１において、制御部１３は、撮像画像として距離画像を取得してもよいし、取得した撮像画像に基づき距離画像を生成してもよい。距離画像は、周辺環境を監視するための各種距離を示す距離情報の一例である。
　次に、制御部１３は、取得した撮像画像に画像解析を行って（Ｓ２）、現在の自車両２の周辺環境に関する構造情報Ｄ１を生成する。構造情報Ｄ１は、周辺環境における種々の物体構造を示す情報であり、例えば、各種構造物までの距離を含む。また、制御部１３は、ステップＳ２において死角推定部１３１としても動作し、取得した撮像画像において死角を検知するための画像解析も行う。図４に、ステップＳ２の解析対象の画像を例示する。
　図４は、例えば距離画像として自車両２から撮像されており（Ｓ１）、交差点３近傍で複数の構造物による壁３１，３２を映している。本例では、自車両２近傍の壁３１の遮蔽により、当該壁３１よりも奥側に死角領域Ｒ１が存在している。また、死角領域Ｒ１よりも奥側の壁３２が、自車両２に対向している。以下、壁３１を「遮蔽壁」といい、壁３２を「対向壁」という。遮蔽壁３１と対向壁３２との間には、死角領域Ｒ１と外部との境界が形成される（図１参照）。
　ステップＳ２において、制御部１３は、例えば構造情報Ｄ１として距離画像における各種壁３１，３２の距離値を画素毎に抽出し、記憶部１４に保持する。図４の場合の距離値は、方向ｄ１に沿って自車両２側から遮蔽壁３１の分、連続的に変化しながら、遮蔽壁３１の端部から対向壁３２に到ると不連続に変化することとなる。制御部１３は、上記のような距離値の変化を解析して、死角領域Ｒ１の存在を推定できる。
　図３に戻り、死角推定部１３１としての制御部１３は、例えば画像解析による推定結果に従って、現在の自車両２の周辺環境に、死角領域Ｒ１が検知されたか否かを判断する（Ｓ３）。制御部１３は、死角領域Ｒ１が検知されなかったと判断すると（Ｓ３でＮＯ）、例えば周期的にステップＳ１～Ｓ３の処理を繰り返す。
　制御部１３は、死角領域Ｒ１が検知されたと判断すると（Ｓ３でＹＥＳ）、死角物体計測部１３２としての処理を実行する（Ｓ４～Ｓ６）。本実施形態では、レーダ１１の波動信号Ｓｂにおける多重反射波を活用して、死角領域Ｒ１中の死角物体４を計測する死角物体計測部１３２の処理例を以下、説明する。
　死角物体計測部１３２としての制御部１３は、まず、死角領域Ｒ１に向けて物理信号Ｓａを放射するように、レーダ１１を制御する（Ｓ４）。図５（ａ），（ｂ）に、それぞれ死角物体４がない場合とある場合におけるステップＳ４の物理信号Ｓａの伝搬経路を例示する。
　ステップＳ４において、制御部１３は、例えば図４の解析結果に基づいて、レーダ１１から死角領域Ｒ１の境界近傍の対向壁３２に物理信号Ｓａを放射させる。図５（ａ）の例において、自車両２のレーダ１１からの物理信号Ｓａは、横道の死角領域Ｒ１を介して対向壁３２と反対側の壁３５との間で反射を繰り返し、多重反射波として伝搬している。図５（ａ）の例では、死角物体４がないことに対応して、多重反射波は自車両２に向かって来ない。
　一方、図５（ｂ）の例では、死角物体４が存在することから、レーダ１１からの物理信号Ｓａは、各々の壁３２，３３に加えて死角物体４でも反射して、自車両２に向かう多重反射波Ｒｂ１となり得る。よって、レーダ１１で受信される波動信号Ｓｂには、死角物体４の情報を有する多重反射波Ｒｂ１の信号成分が含まれることとなる。
　ステップＳ４において、レーダ１１は、物理信号Ｓａを放射すると共に波動信号Ｓｂを受信して、物理信号Ｓａの反射波に基づく各種計測を行う。制御部１３は、レーダ１１から計測結果を取得する（Ｓ５）。
　制御部１３は、レーダ１１の計測結果に基づいて、死角物体の検知処理を行う（Ｓ６）。多重反射波Ｒｂ１（図５（ｂ））の信号成分は、ドップラーシフト、位相及び伝搬時間により、反射元の死角物体４の速度および伝搬経路の長さに応じた情報を有している。死角物体の検知処理（Ｓ６）は、このような信号成分を解析することにより、多重反射波Ｒｂ１を反射した死角物体４の速度及び位置等を検知する。ステップＳ６の処理の詳細については後述する。
　次に、制御部１３は危険度判定部１３３として動作し、死角物体４の検知結果（Ｓ６）に基づいて危険度の判定処理を行う（Ｓ７）。危険度の判定処理は、例えば、検知された位置及び速度等から死角物体４が自車両２に接近することの危険度に応じて、警告の要否を判定する。ステップＳ６において死角物体４の動き、距離、種類及び形状等の情報が検知される場合、ステップＳ７ではこれらの情報を用いて危険度が判定されてもよい。ステップＳ７の処理の詳細については後述する。
　次に、制御部１３は、危険度の判定結果（Ｓ７）に応じて、車両制御装置２０に各種の制御信号を出力する（Ｓ８）。例えば、ステップＳ７において警告を要すると判定された場合、制御部１３は、報知器２２に警告を報知させたり、車両駆動部２１を制御したりするための制御信号を生成する。
　制御部１３は、例えば制御信号を出力する（Ｓ８）と、図３のフローチャートに示す処理を終了する。
　以上の処理によると、検知装置１は自車両２の周辺監視を行いながら（Ｓ１～Ｓ３）、死角が発見されると（Ｓ３でＹＥＳ）、死角物体４の検知を行い（Ｓ６）、各種のアクションを行うことができる（Ｓ８）。
　以上の処理では、周辺監視にカメラ１２を用いたが、ナビゲーション機器１５を用いてもよい。本変形例を図６に示す。ナビゲーション機器１５は、例えば図６に示すように、自車両２の周辺環境の地図情報Ｄ２において、自車両２までの各種距離を計算し、自車両２の現在位置を監視する。制御部１３は、以上のようなナビゲーション機器１５の監視結果を、図３の各種処理に用いることができる。制御部１３は、ナビゲーション機器１５の監視結果に基づいて、例えば地図情報Ｄ２中の構造物３０に基づき、構造情報Ｄ１を取得したり、死角領域Ｒ１を検知したりすることができる（Ｓ２）。また、制御部１３は、図３の処理において適宜、車載センサ１６の検出結果を用いてもよい。
２－２．死角物体の検知処理
　死角物体の検知処理（図３のＳ６）について、図７～９を用いて説明する。
　図７は、死角物体の検知処理の実験を説明するための図である。図７（ａ）は、本実験の実験環境の構造情報Ｄ１を示す。図７（ｂ）は、死角物体４がない場合のレーダ１１の計測結果を示す。図８は、図７の実験において死角物体がある場合を例示する図である。図８（ａ）は、死角物体４がある場合のレーダ１１の計測結果を示す。図８（ｂ）は、死角物体４から推定される多重反射波の伝搬経路を例示する。
　本実験は、図７（ａ）に示すように、交差点を有する通路において行われた。図７（ｂ），８（ａ）における濃淡は、淡いほどレーダ１１で得られた信号強度が強いことを示している。
　本実験においては、死角物体４がない状態では、図７（ｂ）に示すように、４ｍ付近に強いピークＰ１が確認された。ピークＰ１は、レーダ１１に対向する対向壁Ｐ１からの反射波を示している。また、図７（ｂ）では、その他各壁３２，３３からの反射波によるピークＰ２，Ｐ３がそれぞれ確認できる。
　一方、死角物体４を置いた状態では、図８（ａ）に示すように、対向壁３２よりも遠い７ｍ付近に、強いピークＰ４が現れた。同ピークＰ４の方位は、レーダ１１から対向壁３２の奥側に見える。以上の距離と方位から、当該ピークＰ４が、対向壁３２による反射を経て死角物体４から反射した成分が主となっていることが分かる（図８（ｂ）参照）。即ち、レーダ１１の計測結果におけるピークＰ４までの距離と方位に基づいて、死角物体４を波源とするピークＰ４を検知できることが確認された。
　以上のような死角物体４の信号成分の解析は、周辺環境の構造情報を用いることにより、死角物体４の有無及び位置等をより精度良く検知できる。以下、本実施形態における死角物体の検知処理の一例を、図９を用いて説明する。
　図９は、本実施形態における死角物体の検知処理を例示するフローチャートである。図９のフローチャートによる処理は、図３のステップＳ６において、死角物体計測部１３２として動作する制御部１３によって実行される。
　まず、制御部１３は、図３のステップＳ５において取得したレーダ１１の計測結果の信号から、死角物体の解析対象とする信号成分を抽出するために、周辺環境からの反射波を示す環境成分を除去する（Ｓ１１）。ステップＳ１１の処理は、例えばステップＳ２で取得された構造情報を用いて行われる。
　例えば、図７（ｂ）の例の各ピークＰ１，Ｐ２，Ｐ３は、通路の構造情報Ｄ１（図７（ｂ））において各々対応する壁３１，３２，３３からの反射波を示す環境成分として、予め推定可能である。制御部１３は、構造情報Ｄ１を参照して各種構造物での反射波を予測して、レーダ１１の計測結果（例えば図８（ａ））から予測結果の環境成分を差し引く（Ｓ１１）。これにより、通路等の環境下の構造物による反射波の影響を低減し、死角の物体の信号成分のみを強調し易くできる。
　次に、制御部１３は、環境成分の除去により得られた信号成分に基づいて、死角物体４を検知するための信号解析を行う（Ｓ１２）。ステップＳ１２の信号解析は、周波数解析、時間軸上の解析、空間分布および信号強度等の各種の解析を含んでもよい。
　制御部１３は、信号解析の解析結果に基づいて、例えば死角の対向壁３２の向こう側に波源が観測されるか否かを判断し（Ｓ１３）、これによって、死角物体４の有無を検知する。例えば、図８（ａ）の例においてピークＰ４は、対向壁３２よりも通路の奥側を波源としており、通路の構造から環境成分として予測されない位置にある。このことから、当該ピークＰ４は、死角内を波源とする波が、多重反射したことに起因すると推定できる。つまり、制御部１３は、検知済みの死角の方位に、対向壁３２を超える距離で反射波が観測される場合、死角物体４があると判定できる（ステップＳ１３でＹＥＳ）。
　制御部１３は、死角の対向壁３２の向こう側に波源が観測されると判断した場合（Ｓ１３でＹＥＳ）、多重反射による屈曲が推定される伝搬経路に応じて、死角物体４までの距離および速度といった各種の状態変数を計測する（Ｓ１４）。例えば、制御部１３は、構造情報Ｄ１において死角部分の道幅（死角領域Ｒ１の幅）を示す情報を用いることによって、例えば図８（ｂ）に示すように、信号成分から分かる死角物体４までの経路長を折り返すように補正して、より実際の位置に近い死角物体４の位置を算出することができる。
　制御部１３は、死角物体４の測量を行うと（Ｓ１４）、図３のステップＳ６の処理を終了する。その後、制御部１３は、検知された死角物体４についての危険度の判定処理（図３のＳ７）を実行する。
　また、制御部１３は、死角の対向壁３２の向こう側に波源が観測されないと判断した場合（Ｓ１３でＮＯ）、特に測量を行わずに、本処理を終了する。この場合、制御部１３は、図３のステップＳ７以降の処理を省略してもよい。
　以上の処理によると、レーダ１１の物理信号Ｓａにおける多重反射の性質に基づき死角領域Ｒ１内部で生じた信号成分を利用して、死角物体４を検知することができる。
　ここで、死角物体４の情報を有する信号成分は微弱であり、死角外の見えている物体からの反射波も存在する中で検出することとなるため、検出及び推定が難しいと考えられる。また、死角物体４までの実際の距離と信号の伝搬経路の長さが異なるため、実際の距離を推定し難いとも考えられる。これに対して、周辺環境の構造情報Ｄ１を用いることにより、受信波を解析する前提条件を絞り込んだり（Ｓ１１）、推定精度を高めたりすることができる（Ｓ１４）。
　例えば、ステップＳ１１において、制御部１３は、構造情報Ｄ１における死角近傍の交差点までの距離を参照して、交差点との直線距離に対する信号の往復伝搬時間以下で得られる受信波の信号成分を除去する。このような受信波は直接反射波（即ち反射１回の波）であり、死角物体４の情報を含まないことから、解析対象から除外することができる。また、制御部１３は、自車両２から見た死角の方位角に基づいて、死角から到来する反射波と他の角度から到来する反射波とを分離することもできる。
　ステップＳ１１の処理は、必ずしも周辺環境の構造情報Ｄ１を用いなくてもよい。例えば、制御部１３は、時間軸に沿って得た信号から、自車両２の位置変化を差し引いて、解析対象を動体に制限してもよい。本処理は、ステップＳ１２の信号解析において行われてもよい。
　以上のステップＳ１２において、制御部１３は、解析対象の信号成分において、動体に反射したことによるドップラーシフト、或いは人間や自転車など特有の所作の揺らぎといった、特定の物体の所作により現れる特徴があるか否かを解析してもよい。また、制御部１３は、空間的に広がりを持った面計測の信号分布が、自動車、自転車、人間などの特有の分布を持っているか、或いは反射強度により自動車大の金属体による反射が含まれるか等を解析してもよい。以上のような解析は、適宜組み合わせて行われてもよいし、個々を明示的に解析する代わりに、機械学習を用いて多次元の特徴量として解析されてもよい。
２－３．危険度の判定処理
　危険度の判定処理（図３のＳ７）について、図１０～１１を用いて説明する。
　図１０は、危険度の判定処理を例示するフローチャートである。図１１は、危険度の判定処理を説明するための図である。図１０のフローチャートによる処理は、図３のステップＳ７において、危険度判定部１３３として動作する制御部１３によって実行される。
　まず、制御部１３は、ステップＳ６における死角物体４の検知結果に基づいて、危険度指数Ｄを算出する（Ｓ２１）。危険度指数Ｄは、検知された死角物体４と自車両２との間の衝突に関する危険度を判定するための指標を示す。例えば図１１に示すように、死角物体４が自車両２に近付く速度ｖ１が、危険度指数Ｄに設定できる。
　次に、制御部１３は、例えば予め設定されたしきい値Ｖａを用いて、算出した危険度指数Ｄが、しきい値Ｖａを超えるか否かを判断する（Ｓ２２）。しきい値Ｖａは、例えば死角物体４に関する警告が必要となる危険度指数Ｄの大きさを考慮して設定される。例えば、Ｄ＝ｖ１の場合に危険度指数Ｄがしきい値Ｖａを上回ると、制御部１３は、ステップＳ２２で「ＹＥＳ」に進む。
　制御部１３は、危険度指数Ｄがしきい値Ｖａを超えると判断したとき（Ｓ２２でＹＥＳ）、危険度の判定結果として、例えば警告フラグを「ＯＮ」に設定する（Ｓ２３）。警告フラグは、死角物体４に関する警告の有無を「ＯＮ／ＯＦＦ」で管理するフラグであり、記憶部１４に記憶される。
　一方、制御部１３は、危険度指数Ｄがしきい値Ｖａを超えないと判断したとき（Ｓ２２でＮＯ）、警告フラグを「ＯＦＦ」に設定する（Ｓ２４）。
　制御部１３は、以上のように警告フラグを設定すると（Ｓ２３，Ｓ２４）、危険度の判定処理（図３のＳ７）を終了して、ステップＳ８の処理に進む。
　以上の処理によると、死角物体４が自車両２或いは交差点３に近付く危険度が、対応する危険度指数Ｄに応じて判定される。例えば、警告フラグに応じた２値判定が行われる。警告フラグが「ＯＮ」のとき、制御部１３は、報知器２２に警告させたり、車両駆動部２１に特定の制御を行わせたりすることができる（図３のＳ８）。
　なお、危険度の判定処理は２値判定に限らず、例えば警告の不要時に注意喚起の有無を判定する３値判定が行われてもよい。例えば、注意喚起用のしきい値Ｖｂ（＜Ｖａ）を用いて、制御部１３が、ステップＳ２２で「ＮＯ」に進んだときにＤ＞Ｖｂか否かを判断してもよい。
　以上の処理において、危険度指数Ｄは速度ｖ１に限らず、死角物体４に関する種々の状態変数により設定可能であり、例えば速度ｖ１の代わりに加速度ｄｖ１／ｄｔに設定されてもよい。
　また、危険度指数Ｄは、自車両２と死角物体４との間の距離Ｌに設定されてもよい。距離Ｌは、小さいほど自車両２と死角物体４間の衝突に関する危険度が高いと考えられる。そこで、例えばステップＳ２２において、制御部１３は、危険度指数Ｄ（＝Ｌ）がしきい値Ｖａを下回るときに「ＹＥＳ」に進み、下回らないときには「ＮＯ」に進んでもよい。
　また、危険度指数Ｄは、各種の状態変数の組み合わせによって設定されてもよい。このような一例の危険度指数Ｄを次式（１）に示す。
Ｄ＝｜（Ｌ１－ｖ１Δｔ）＋（Ｌ０－ｖ０Δｔ）｜　…（１）
　上式（１）において、Ｌ１は、基準位置Ｐ０から死角物体４までの距離である（図１１）。基準位置Ｐ０は、例えば交差点の中心など、死角物体４と自車両２との衝突が想定される位置に設定される。Δｔは、所定の時間幅であり、例えば自車両２が基準位置Ｐ０に到達するまでにかかることが予測される時間幅の近傍に設定される。Ｌ０は、基準位置Ｐ０から自車両２までの距離である。ｖ０は、自車両２の速度であり、車載センサ１６等から取得可能である。
　上式（１）の危険度指数Ｄは、時間幅Δｔの経過後に推定される、死角物体４と基準位置Ｐ０間の距離と、基準位置Ｐ０と自車両２間の距離との総和である（図１１）。上式（１）によると、危険度指数Ｄが所定値よりも小さくなると、自車両２と死角物体４とが同時に基準位置Ｐ０に到達する可能性が充分に高いといった推定が行える。このような推定に対応する危険度の判定として、上式（１）の場合、制御部１３はＤ＝Ｌの場合と同様に、危険度指数Ｄがしきい値Ｖａを下回るときステップＳ２２で「ＹＥＳ」に進み、下回らないとき「ＮＯ」に進んでもよい。
　また、危険度指数Ｄは、以下の式（２）又は式（２’）のように設定されてもよい。
Ｄ＝Ｌ１－ｖ１Δｔ　　　　　　　　　　　　　　…（２）
Ｄ＝｜Ｌ１－ｖ１Δｔ｜　　　　　　　　　　　　…（２’）
　上記の各式（２），（２’）では、例えばΔｔ＝Ｌ０／ｖ０に設定される。時間幅Δｔは、自車両２の速度ｖ０の変動或いは基準位置Ｐ０の見積誤差などを考慮した許容範囲内で設定されてもよい。
　式（２）の危険度指数Ｄが所定値よりも小さいとき（負値を含む）、自車両２が基準位置Ｐ０に到達する前に死角物体４が自車両２前方を横切る可能性が充分に高いと推定できる。また、式（２’）の危険度指数Ｄ（式（２）の場合の絶対値）が所定値よりも小さいとき、自車両２と死角物体４とが同時に基準位置Ｐ０に存在する可能性が充分に高いと推定できる。以上のような推定に対応して、制御部１３は、式（２）又は式（２’）の危険度指数Ｄを用いて、式（１）の場合と同様に危険度の判定を行うことができる。
　以上のような危険度の判定処理において、しきい値Ｖａは、自車両２及び死角物体４の状態に応じて、動的に変更されてもよい。例えば、上述したＬ０が小さかったり、ｄｖ０／ｄｔ又はｄｖ１／ｄｔが大きかったり、或いは死角物体４が人間と推定される場合、危険度の判定をより厳格に行うべきと考えられる。そこで、このような場合が検知されると、制御部１３は、例えば上式（１）の危険度指数Ｄに対して、しきい値Ｖａを大きくしてもよい。
３．まとめ
　以上のように、本実施形態に係る検知装置１は、移動体の一例である自車両２の周辺環境における死角に存在する死角物体４を検知する。検知装置１は、検出部としてのレーダ１１と、測距部としてのカメラ１２と、制御部１３とを備える。レーダ１１は、自車両２から周辺環境に、波の特性を有する物理信号Ｓａを放射して、放射した物理信号Ｓａの反射波を示す波動信号Ｓｂを検出する。カメラ１２は、自車両２から周辺環境までの距離を示す距離情報を検出する。制御部１３は、レーダ１１の検出結果を解析する。制御部１３は、カメラ１２の検出結果に基づいて、周辺環境における死角を示す死角領域Ｒ１を検知し（Ｓ２，Ｓ３）、レーダ１１の検出結果において、検知した死角領域Ｒ１から到達する多重反射波Ｒｂ１の成分を含んだ波動信号に基づいて、死角領域Ｒ１の中の死角物体４を検知する（Ｓ６）。
　以上の検知装置１によると、レーダ１１からの物理信号Ｓａにおける波の特性を活用して、自車両２から周辺環境における死角の中に存在する物体を検知することができる。活用する波は多重反射波に限らず、回折波或いは透過波を含んでもよい。
　本実施形態の検知装置１において、制御部１３は、周辺環境において死角領域Ｒ１を検知したとき、検知した死角領域Ｒ１に向けて物理信号Ｓａを放射するように、レーダ１１を制御する（Ｓ４）。これにより、死角領域Ｒ１近傍に物理信号Ｓａを集中させ、死角領域Ｒ１の中の死角物体４から多重反射波Ｒｂ１等を得やすくすることができる。なお、レーダ１１からの物理信号Ｓａは必ずしも死角領域Ｒａに集中させなくてもよく、例えば、レーダ１１が検出可能な範囲に適時、物理信号Ｓａを放射してもよい。
　本実施形態の検知装置１は、周辺環境の物体構造を示す構造情報Ｄ１を記憶する記憶部１４をさらに備える。制御部１３は、構造情報Ｄ１を参照し、レーダ１１の検出結果において死角領域Ｒ１から到達する波の成分を含んだ波動信号を解析して、死角物体４を検知する（Ｓ６）。構造情報Ｄ１を用いることにより、死角物体４の検知を精度良くすることができる。
　本実施形態の検知装置１において、制御部１３は、カメラ１２の検出結果に基づき構造情報Ｄ１を生成して、記憶部１４に保持する（Ｓ２）。構造情報Ｄ１を逐次、生成して、死角物体４を精度良く検知することができる。
　本実施形態の検知装置１において、制御部１３は、死角物体４の検知結果（Ｓ６）に基づいて、死角領域Ｒ１に関する危険度を判定する（Ｓ７）。危険度の判定により、例えば自車両２と死角物体４との出会い頭の衝突等を回避し易くすることができる。
　本実施形態に係る移動体システムは、検知装置１と、車両制御装置２０とを備える。車両制御装置２０は、検知装置１の検知結果に基づいて、例えば報知器２２及び車両駆動部２１など、自車両２において各種の制御を実行する。移動体システムは、検知装置１により、移動体から周辺環境における死角の中に存在する物体を検知することができる。
　本実施形態に係る検知方法は、自車両２の周辺環境における死角に存在する死角物体４を検知する検知方法である。本方法は、カメラ１２が、自車両２から周辺環境までの距離を示す距離情報を検出するステップＳ１と、制御部１３が、カメラ１２の検出結果に基づいて、周辺環境における死角を示す死角領域Ｒ１を検知するステップＳ２，Ｓ３とを含む。本方法は、レーダ１１が、自車両２から周辺環境に物理信号Ｓａを放射して、放射した物理信号Ｓａの反射波を示す波動信号Ｓｂを検出するステップＳ５を含む。本方法は、制御部１３が、レーダ１１の検出結果において、検知した死角領域Ｒ１から到達する波の成分Ｓｂ１を含んだ波動信号Ｓｂに基づいて、死角領域Ｒ１中の死角物体４を検知するステップＳ６を含む。
　本実施形態において、以上の検知方法を制御部１３に実行させるためのプログラムが提供される。本実施形態の検知方法によると、自車両２等の移動体から周辺環境における死角の中に存在する物体を検知することができる。
（他の実施形態）
　上記の実施形態１では、死角物体４の検知に多重反射波を活用したが、多重反射波に限らず、例えば回折波が活用されてもよい。本変形例について、図１２を用いて説明する。
　図１２では、レーダ１１からの物理信号Ｓａが遮蔽壁３１において回折し、死角物体４に到達している。また、死角物体４における反射波は、遮蔽壁３１において回折し、回折波Ｓｂ２として自車両２に戻って来ている。例えば、本実施形態の制御部１３は、図３のステップＳ４において、遮蔽壁３１で回り込みを生じるように、レーダ１１からの放射する物理信号Ｓａの波長および方位を制御する。
　例えば可視光よりも波長が大きい物理信号Ｓａを用いることによって、直進性の高い可視光等では各種の遮蔽物の存在により幾何学的に到達し得ない領域にも、信号を到達させることができる。また、死角物体４となり得る車両や人間などは通常丸みを帯びた形状をしていること等から、当該信号は完全反射的な経路だけではなく、放射された自車両２が存在する方向へも反射する。このような反射波が遮蔽壁３１に対して回折現象を起こして伝搬することにより、解析対象の信号成分として回折波Ｓｂ２をレーダ１１に受信させることができる。
　回折波Ｓｂ２の信号成分は死角物体４までの伝搬経路の情報と移動速度に応じたドップラー情報を有している。よって、同信号成分を信号解析することにより、実施形態１と同様に、信号成分の伝搬時間、位相及び周波数の情報から死角物体４の位置及び速度を計測可能である。この際、回折波Ｓｂ２の伝搬経路も、遮蔽壁３１までの距離或いは各種の構造情報Ｄ１により、推定可能である。また、多重反射と回折が組み合わされた伝搬経路も適宜、推定でき、このような波の信号成分が解析されてもよい。
　上記の各実施形態では、レーダ１１とカメラ１２等とにより検出部及び測距部が別体で構成される例を説明したが、検出部及び測距部は、一体的に構成されてもよい。本変形例について、図１３を用いて説明する。
　図１３は、検知装置１の変形例を説明するためのフローチャートである。実施形態１の検知装置１は、カメラ１２により周辺監視を行った（図３のＳ１～Ｓ３）。本変形例の検知装置１は、レーダ１１によって、図３のＳ１～Ｓ３と同様の周辺監視を行う（Ｓ１Ａ～Ｓ３Ａ）。本変形例のレーダ１１は、一体的な測距部及び検出部の一例である。
　また、本変形例において死角が発見されると（Ｓ３ＡでＹＥＳ）、制御部１３は、例えばレーダ１１の帯域を切替え制御し、死角で回り込みし易い帯域を用いる（Ｓ４Ａ）。この場合、ステップＳ６では回折波を活用した信号解析が行われる。一方、ステップＳ１Ａ～Ｓ３Ａでは、直線性が高い帯域を用いて、レーダ１１の周辺監視における解像度を良くすることができる。
　また、上記の各実施形態では、検出部の一例をしてレーダ１１を説明した。本実施形態の検出部はレーダ１１に限らず、例えばＬＩＤＡＲであってもよい。検出部から放射する物理信号Ｓａは、例えば赤外線であってもよい。また、検出部は、ソナーであってもよく、物理信号Ｓａとして超音波を放射してもよい。これらの場合、検出部が受信する波動信号Ｓｂは、対応する物理信号Ｓａと同様に設定される。
　また、上記の各実施形態では、レーダ１１及びカメラ１２が自車両２前方に向けて設置される例を説明したが、レーダ１１等の設置位置は特に限定されない。例えば、レーダ１１等は、自車両２後方に向けて配置されてもよく、例えば移動体システムは駐車支援に用いられてもよい。
　また、上記の各実施形態では、移動体の一例として自動車を例示した。検知装置１が搭載される移動体は、特に自動車に限定されず、例えばＡＧＶであってもよい。例えば、検知装置１は、ＡＧＶの自動走行時に周辺監視を行い、死角中の物体を検知してもよい。
（付記）
　以上のように、本開示の各種実施形態について説明したが、本開示は上記の内容に限定されるものではなく、技術的思想が実質的に同一の範囲内で種々の変更を行うことができる。以下、本開示に係る各種態様を付記する。
　本開示に係る第１の態様は、移動体（２）の周辺環境における死角に存在する物体を検知する検知装置（１）である。前記検知装置は、検出部（１１）と、測距部（１２）と、制御部（１３）とを備える。前記検出部は、前記移動体から前記周辺環境に、波の特性を有する物理信号（Ｓａ）を放射して、放射した物理信号の反射波を示す波動信号（Ｓｂ）を検出する。前記測距部は、前記移動体から周辺環境までの距離を示す距離情報を検出する。前記制御部は、前記検出部の検出結果を解析する。前記制御部は、前記測距部の検出結果に基づいて、前記周辺環境における死角を示す死角領域（Ｒ１）を検知し（Ｓ２，Ｓ３）、前記検出部の検出結果において、検知した死角領域から到達する波の成分を含んだ波動信号に基づいて、前記死角領域の中の物体（４）を検知する（Ｓ６）。
　第２の態様では、第１の態様の検知装置において、前記制御部は、前記周辺環境において前記死角領域を検知したとき、検知した死角領域に向けて前記物理信号を放射するように、前記検出部を制御する（Ｓ４）。
　第３の態様では、第１又は第２の態様の検知装置において、前記周辺環境の物体構造を示す構造情報（Ｄ１）を記憶する記憶部（１４）をさらに備える。前記制御部は、前記構造情報を参照し、前記検出部の検出結果において前記死角領域から到達する波の成分を含んだ波動信号を解析して、前記死角領域中の物体を検知する（Ｓ６）。
　第４の態様では、第３の態様の検知装置において、前記制御部は、前記測距部の検出結果に基づき前記構造情報を生成して、前記記憶部に保持する（Ｓ２）。
　第５の態様では、第１～第４のいずれかの態様の検知装置において、前記制御部は、前記死角領域中の物体の検知結果に基づいて、前記死角領域に関する危険度を判定する（Ｓ７）。
　第６の態様では、第１～第５のいずれかの態様の検知装置において、前記測距部は、カメラ、レーダ、ＬＩＤＡＲ、及びナビゲーション機器のうちの少なくとも一つを含む。
　第７の態様では、第１～第６のいずれかの態様の検知装置において、前記物理信号は、赤外線、テラヘルツ波、ミリ波、マイクロ波、ラジオ波、及び超音波のうちの少なくとも１つを含む。
　第８の態様は、第１～第７のいずれかの態様の検知装置と、制御装置（２０）とを備える移動体システムである。前記制御装置は、前記検知装置の検知結果に基づいて、前記移動体を制御する。
　第９の態様は、移動体（２）の周辺環境における死角に存在する物体を検知する検知方法である。本方法は、測距部（１２）が、前記移動体から周辺環境までの距離を示す距離情報を検出するステップ（Ｓ１）と、制御部（１３）が、前記測距部の検出結果に基づいて、前記周辺環境における死角を示す死角領域（Ｒ１）を検知するステップ（Ｓ２，Ｓ３）とを含む。本方法は、検出部（１１）が、前記移動体から前記周辺環境に、波の特性を有する物理信号（Ｓａ）を放射して、放射した物理信号の反射波を示す波動信号（Ｓｂ）を検出するステップ（Ｓ５）を含む。本方法は、前記制御部が、前記検出部の検出結果において、検知した死角領域から到達する波の成分を含んだ波動信号に基づいて、前記死角領域中の物体（４）を検知するステップ（Ｓ６）を含む。
　第１０の態様は、第９の態様の検知方法を制御部に実行させるためのプログラムである。
　　１　　検知装置
　　１１　　レーダ
　　１２　　カメラ
　　１３　　制御部
　　１４　　記憶部
　　１５ナビゲーション機器
　　２　　自車両
　　２０　　車両制御装置

Claims (10)

  1. 　移動体の周辺環境における死角に存在する物体を検知する検知装置であって、
    　前記移動体から前記周辺環境に、波の特性を有する物理信号を放射して、放射した物理信号の反射波を示す波動信号を検出する検出部と、
    　前記移動体から前記周辺環境までの距離を示す距離情報を検出する測距部と、
    　前記検出部の検出結果を解析する制御部とを備え、
    　前記制御部は、
    　前記測距部の検出結果に基づいて、前記周辺環境における死角を示す死角領域を検知し、
    　前記検出部の検出結果において、検知した死角領域から到達する波の成分を含んだ波動信号に基づいて、前記死角領域の中の物体を検知する
    検知装置。
  2. 　前記制御部は、前記周辺環境において前記死角領域を検知したとき、検知した死角領域に向けて前記物理信号を放射するように、前記検出部を制御する
    請求項１に記載の検知装置。
  3. 　前記周辺環境の物体構造を示す構造情報を記憶する記憶部をさらに備え、
    　前記制御部は、前記構造情報を参照し、前記検出部の検出結果において前記死角領域から到達する波の成分を含んだ波動信号を解析して、前記死角領域中の物体を検知する
    請求項１又は２に記載の検知装置。
  4. 　前記制御部は、前記測距部の検出結果に基づき前記構造情報を生成して、前記記憶部に保持する
    請求項３に記載の検知装置。
  5. 　前記制御部は、前記死角領域中の物体の検知結果に基づいて、前記死角領域に関する危険度を判定する
    請求項１～４のいずれか１項に記載の検知装置。
  6. 　前記測距部は、カメラ、レーダ、ＬＩＤＡＲ、及びナビゲーション機器のうちの少なくとも一つを含む
    請求項１～５のいずれか１項に記載の検知装置。
  7. 　前記物理信号は、赤外線、テラヘルツ波、ミリ波、マイクロ波、ラジオ波、及び超音波のうちの少なくとも１つを含む
    請求項１～６のいずれか１項に記載の検知装置。
  8. 　請求項１～７のいずれか１項に記載の検知装置と、
    　前記検知装置の検知結果に基づいて、前記移動体を制御する制御装置と
    を備える移動体システム。
  9. 　移動体の周辺環境における死角に存在する物体を検知する検知方法であって、
    　測距部が、前記移動体から前記周辺環境までの距離を示す距離情報を検出するステップと、
    　制御部が、前記測距部の検出結果に基づいて、前記周辺環境における死角を示す死角領域を検知するステップと、
    　検出部が、前記移動体から前記周辺環境に、波の特性を有する物理信号を放射して、放射した物理信号の反射波を示す波動信号を検出するステップと、
    　前記制御部が、前記検出部の検出結果において、検知した死角領域から到達する波の成分を含んだ波動信号に基づいて、前記死角領域中の物体を検知するステップとを含む検知方法。
  10. 　請求項９に記載の検知方法を制御部に実行させるためのプログラム。
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