WO2023047616A1 - 自車死角監視システム、および、自車死角監視方法 - Google Patents

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vehicle
blind spot
monitoring system
spot monitoring
radar device
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PCT/JP2022/004102
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太亮 廣瀬
浩司 黒田
幸修 田中
Original Assignee
日立Astemo株式会社
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
    • G01S13/93—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
    • G01S13/931—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/16—Anti-collision systems

Definitions

  • This embodiment relates to an own vehicle blind spot monitoring system and an own vehicle blind spot monitoring method for detecting pedestrians, cyclists, and other vulnerable road users in front and side blind spots of large commercial vehicles.
  • Automotive millimeter-wave radar is one of the sensors that detect the situation around the vehicle in real time in the safety assurance system described above. By applying signal processing to the reflected waves bounced back from vulnerable traffic such as pedestrians and cyclists, obstacles such as guardrails and utility poles, etc.), the distance to the target, the speed of the target, the angle of the target, the object It estimates target information such as reflection intensity from the target.
  • Patent Document 1 is known as a known document disclosing a radar-equipped vehicle.
  • the problem is to "accurately detect the direction and ground speed of the own vehicle in order to reliably avoid approaching an object.”
  • Stationary objects are identified using the radar devices 21 and 22.
  • Objects that exist spatially densely are determined to be stationary objects RM1 and RM2 based on the detection values of the azimuths and relative velocities of the stationary objects RM1 and RM2.
  • the probability of approaching an object is determined based on information on the orientation and relative velocity of objects T11 and T21 positioned closest to the own vehicle among the objects (reflection points) constituting the determined stationary objects, and vehicle control is performed. A signal for reducing this probability is supplied to the device 50.”
  • the system In order to prevent collisions with vulnerable road users such as pedestrians and cyclists in the vehicle's blind spot area when starting a large commercial vehicle, the system detects vulnerable road users (pedestrians, cyclists) in the front blind spot area and warns them. and a regulation (URN151) requiring detection and warning of vulnerable traffic (cyclists) in the side blind spot area. are required to be equipped with a system to comply with these laws and regulations.
  • Patent Document 1 The vehicle movement state detection device of Patent Document 1 is intended to be installed in a so-called ordinary vehicle (see FIG. 1 of the same document), and is intended to be installed in a large commercial vehicle having a significantly different body shape. isn't it. In addition, the device is intended to detect stationary objects, and is not intended to detect moving objects such as pedestrians and cyclists. That is, Patent Literature 1 does not specifically disclose a system for detecting a vulnerable traffic person in a blind spot area of the own vehicle and giving an alarm, etc., which is planned to be installed in a large commercial vehicle.
  • the present invention identifies the type of target in the vehicle's blind spot area, and if the target is a pedestrian, cyclist, or other vulnerable person in traffic, warns the driver. It is an object of the present invention to provide an own vehicle blind spot monitoring system and an own vehicle blind spot monitoring method for executing vehicle control for avoiding contact accidents such as automatic braking and automatic steering.
  • the vehicle blind spot monitoring system of the present invention includes a plurality of sensors that transmit transmission waves to a predetermined search area and detect the objects using reflected waves received from the objects that reflect the transmission waves.
  • a vehicle blind spot monitoring system that identifies the type of the object based on the detection result of a radar device, wherein the plurality of radar devices are arranged so that the search area of each radar device has a different vertical height from the road surface. and acquires information on the distance from the detection point where the object was detected and the radar device to the detection point for each search area, and based on the size of the detection area configured from the detection points and the distance information and an own vehicle blind spot monitoring system having an identification processing unit for identifying the type of the object.
  • the vehicle blind spot monitoring system and vehicle blind spot monitoring method of the present invention in a large commercial vehicle in which the driver's seat position is high, the type of target in the vehicle blind spot area is identified, and if the target is a pedestrian or a For vulnerable road users such as cyclists, it is possible to warn the driver and execute vehicle control to avoid contact accidents such as automatic braking and automatic steering.
  • FIG. 2 is an explanatory diagram of the installation position of the radar device of the embodiment 1;
  • FIG. 2 is a functional block diagram of the radar device of Embodiment 1;
  • 3 is a functional block of the ECU of Example 1;
  • FIG. 4 is an explanatory diagram of a method for different object signs by the vehicle blind spot monitoring system of the first embodiment;
  • 4 is a flowchart of object sign-specific processing by the vehicle blind spot monitoring system of the first embodiment;
  • FIG. 10 is an explanatory diagram of the installation position of the radar device according to the second embodiment;
  • FIG. 9 is an explanatory diagram of a method for different object signs by the vehicle blind spot monitoring system of the second embodiment
  • 10 is a flowchart of object sign-specific processing by the vehicle blind spot monitoring system of the second embodiment
  • FIG. 11 is an explanatory diagram of a method for different object signs by the own vehicle blind spot monitoring system according to the third embodiment
  • the embodiment 1 of the present invention for the purpose of complying with the regulation (UNR159) for protecting vulnerable traffic persons (pedestrian P, cyclist C) in the front blind spot area of a large commercial vehicle.
  • the vehicle blind spot monitoring system 100 will be described in detail.
  • the host vehicle V0 of this embodiment is a large commercial vehicle in which the driver's seat is positioned high, such as a large cargo vehicle such as a truck or a dump truck, or a large passenger vehicle such as a bus.
  • a large cargo vehicle such as a truck or a dump truck
  • a large passenger vehicle such as a bus.
  • a sensor in order to detect a vulnerable traffic person in the front blind spot, a sensor is installed at a high position in front of the vehicle V0 (for example, at a height of 1.5 m).
  • a radar device 1A is installed, and a radar device 1B is installed at a low position (for example, at a height of 0.5 m) in front of the own vehicle V0 .
  • the radar devices 1A and 1B having the same specifications are arranged substantially vertically so that the monitoring directions of the respective radar devices are substantially the same.
  • the radar devices 1A and 1B may be arranged with their lateral positions shifted, or the specifications of the visual field ranges of the radar devices 1A and 1B may be different.
  • the vehicle blind spot monitoring system 100 mounted on the vehicle V0 uses the radar devices 1A and 1B arranged above and below together to identify the type of target in the front blind spot area, and even if the target is a weak traffic person, For example, it is a system that warns the driver and executes vehicle control to avoid contact accidents such as automatic braking and automatic steering.
  • ECU 2 a Controller Area Network bus
  • CAN bus 3 Controller Area Network bus
  • user interface 4 a user interface 4
  • vehicle control device 5 a vehicle control device 5. Details of each will be described below.
  • the radar device 1 (1A, 1B) of this embodiment radiates radio waves (transmitting waves) to a search area in front of the own vehicle, and targets (preceding vehicles, vulnerable traffic such as pedestrians and cyclists, guardrails, etc.) in the search area.
  • targets preceding vehicles, vulnerable traffic such as pedestrians and cyclists, guardrails, etc.
  • signal processing By applying signal processing to the reflected waves bounced back from obstacles such as telephone poles, etc.), the distance to the target, the speed of the target, the angle of the target, the reflection intensity at the target, etc.
  • the radar apparatus 1 includes a transmission/reception control unit 11, a transmission unit (modulation processing unit 12, transmission antenna 13), a reception unit (reception antenna 14, modulation processing unit 15), a signal processing unit (frequency analysis unit 16 and a target detection unit 17).
  • the target detection unit 17 has a target tracking processing unit 17a and a target information calculation unit 17b.
  • the transmission/reception control unit 11 determines the timing of radio wave emission, and instructs the modulation processing unit 12 to emit radio waves.
  • the modulation processing unit 12 raises the carrier wave frequency of the radio wave that has undergone phase modulation or frequency modulation according to the system to a specific frequency band such as the 77 GHz band, and then transmits the radio wave to the vehicle V through the transmission antenna 13. Radiate into 0 forward space.
  • the radio wave reflected from the target is received by the receiving antenna 14 and can be analyzed by signal processing using the transmitted radio wave in the demodulation processing unit 15.
  • the frequency band of the baseband signal is reduced, and the signal is converted to digital data through signal amplification, filtering, and AD conversion.
  • the converted digital data is input to the frequency analysis unit 16, and based on the frequency spectrum after the Fourier transform in the distance direction, speed direction, and angle direction, threshold processing is performed and the data is passed to the target object detection unit 17 in the subsequent stage. Extract points.
  • the target detection unit 17 first, the target tracking processing unit 17a performs filter processing in the time-series direction using the target information of the past time. Based on the processed data, the target information D is estimated and output by the target information calculation unit 17b.
  • the output of the upper radar device 1A is hereinafter referred to as target information DA
  • the output of the lower radar device 1B is referred to as target information DB .
  • the CAN bus 3 is a bus that interconnects various devices in the vehicle V0 so as to be able to communicate with each other. Connected for communication.
  • the user interface 4 is an interface for alerting the driver of the presence of a vulnerable traffic person when there is a vulnerable traffic person in the close blind spot area of the own vehicle V0 . or a speaker that audibly warns of the presence of vulnerable road users.
  • the vehicle control device 5 is a control device that controls the braking system, steering system, etc. of the own vehicle V0 , and automatically brakes the own vehicle V0 when there is a vulnerable traffic person in the close blind spot area of the own vehicle V0 . , the vehicle V0 is brought to an emergency stop before contact with the vulnerable traffic person, and the vehicle V0 is automatically steered to avoid the vulnerable traffic person.
  • the ECU 2 receives speed information and steering information of the vehicle V0 from the vehicle control unit 5, so that the ECU 2 can grasp the vehicle speed and the vehicle traveling direction.
  • the ECU 2 is a computer including hardware such as an arithmetic device such as a CPU, a storage device such as a semiconductor memory, and a communication device.
  • an arithmetic device such as a CPU
  • a storage device such as a semiconductor memory
  • a communication device Each function described later is realized by the arithmetic unit executing a predetermined program, and the details of each part of the ECU 2 will be described below while appropriately omitting such well-known techniques in the computer field.
  • the information integration unit 21 identifies the type of target based on the integrated information, and transmits the identification result to the collision risk prediction unit 22 .
  • the details of the processing by object sign in the information integration unit 21 will be described later.
  • a collision risk prediction unit 22 predicts a collision with a target based on the information output from the information integration unit 21 (the position, speed, and type of the target in front of the vehicle), and predicts the risk of collision. . If the target is a vulnerable road user and the risk of collision is low, the driver is warned of the risk of collision with the vulnerable road user via the user interface 4 . This allows the driver to perform vehicle maneuvers to avoid contact with vulnerable road users. On the other hand, if the target is vulnerable to traffic and the risk of collision is high, a command is sent to the vehicle control device 5 to bring the vehicle V0 to an emergency stop by automatic braking or to control traffic by automatic steering. Avoid the weak.
  • the information integration unit 21 uses together the target information D A and D B output from the radar devices 1A and 1B installed at different heights in front of the vehicle V 0 to determine the target type. identify. The principle of identifying the type of target by using the target information D A and D B together will be described below.
  • the two radar devices 1A and 1B are installed at different heights. Reflected waves from different parts of the target will be received.
  • FIG. 5 shows target object information D A from the radar devices 1A and 1B when the targets in front of the own vehicle are (1) a pedestrian P, (2) a cyclist C, and (3) a preceding vehicle V1 . It is a figure explaining DB .
  • the upper radar device 1A detects the back (such as the back) of the cyclist C (in the figure, the radar device The detection points of 1A are exemplified by ⁇ marks), and the lower radar device 1B detects the rear end of the bicycle (tires, etc.) (in the drawing, the detection points of the radar device 1B are exemplified by X marks).
  • the reflection intensity of the radar device 1A that detects humans is relatively high compared to the reflection intensity of the radar device 1B that detects metal, rubber, and the like. It is characterized by being relatively small.
  • the detection distance of the radar device 1A that detects the back of the cyclist C is greater than the detection distance of the radar device 1B that detects the rear end of the bicycle.
  • the relative relationship indicated by the target object information D A and D B has a large depth difference (specifically, the detection distance of the radar device 1A is longer than the detection distance of the radar device 1B to the length of the rear wheel tire of the bicycle). corresponding to about 70 cm or longer), and if the reflection intensity difference is large (specifically, the reflection intensity difference between the radar device 1A and the radar device 1B is the size of the detection area for humans and bicycles (RCS, Radar Cross Section ), the target type can be identified as cyclist C.
  • the relative relationship between the target information D A and D B is the depth
  • the pedestrian P and the preceding vehicle V1 are identified by considering the absolute value of the reflection intensity in addition to the depth difference and the reflection intensity.
  • the absolute value of the RCS value for the pedestrian P whose area is small and visible from the vehicle V0 , is usually about -5 dB
  • the RCS value for the preceding vehicle V1 which is large and visible from the vehicle V0 , is usually about 10 dB. Since it is the absolute value of the RCS value, the pedestrian P and the preceding vehicle V1 can be clearly distinguished by using the absolute value of the RCS value.
  • step S1 the information integration unit 21 determines whether the following starting conditions (conditions 1 to 3) of the processing for each object marker are satisfied. If satisfied, the process proceeds to step S2; otherwise, the process ends. Since this embodiment aims to comply with UNR159 (Protection of Vulnerable Traffic Persons in Front Blind Spots When Starting Vehicle), the following conditions are those defined by UNR159.
  • UNR159 Protection of Vulnerable Traffic Persons in Front Blind Spots When Starting Vehicle
  • the following conditions are those defined by UNR159.
  • a target exists within a short distance of the own vehicle V0 (direction of travel: within 0.8 m to 3.7 m, lateral direction: within 0.5 m from the side of the own vehicle).
  • the target speed is 0 km/h to 10 km/h.
  • Condition 3) The host vehicle V0 is traveling straight and the speed is 10 km/h or less.
  • step S2 the same target determination unit 21a determines whether or not the targets detected by each radar device are the same target. If it is the same target, the process proceeds to step S3, and if not, the process ends.
  • the determination in this step is to evaluate whether or not the following (formula 1) and (formula 2) are satisfied based on the position and speed information of the target detected by each radar device. be.
  • X and Y have the center of the front surface of the vehicle V 0 as the origin, the front-rear direction of the vehicle V 0 as the X axis (the forward direction is positive), and the left-right direction as the Y axis.
  • the target detection position of each radar device is shown when the axis (the left direction is positive ) .
  • VX and VY indicate the X- direction component and Y-direction component of the target speed .
  • R Th is set to, for example, a bicycle length of 1.9 m
  • V Th is set to, for example, a radar velocity resolution of 1.8 km/h.
  • step S3 the object marker distinguishing unit 21b evaluates the difference in depth and the difference in reflection intensity of targets detected by each radar device. If the difference between both is large, the process proceeds to step S4, and if not, the process proceeds to step S5. Since step S3 is a process for determining whether or not the cyclist is C, the "large difference in depth” in step S3 means a distance of about 70 cm or more, which roughly corresponds to the length of the rear wheel tire of a bicycle. "Large reflection intensity difference” means that there is a reflection intensity difference of about 5 dB or more, which is the RCS difference between a person and a bicycle.
  • step S4 the object marker identification unit 21b identifies the target in front of the vehicle as the cyclist C.
  • step S5 the object marker distinguishing unit 21b evaluates the absolute value of the reflection intensity. If the absolute value is large (if the RCS value is equivalent to that of an automobile (approximately 10 dB)), the process proceeds to step S6 to identify the target in front of the own vehicle as the preceding vehicle V1 . On the other hand, if the absolute value is not large (if the RCS value is equivalent to a pedestrian (approximately -5 dB)), the process proceeds to step S7 to identify the pedestrian P as the target in front of the vehicle.
  • the collision risk prediction unit 22 After executing the above processing, the information of each target (position and speed and type of target) is sent to the collision risk prediction unit 22 in the latter stage. After that, the collision risk prediction unit 22 generates a command according to the type of target and the magnitude of the collision risk, and transmits the command to the user interface 4 and the vehicle control device 5 .
  • ⁇ Effect of this embodiment> As described above, according to the vehicle blind spot monitoring system of this embodiment, in a large commercial vehicle in which the driver's seat position is high, the type of target in the blind spot area in front of the vehicle is identified, and the target is detected as walking. In the case of vulnerable road users such as pedestrians and cyclists, it is possible to warn the driver and execute vehicle control such as automatic braking and automatic steering to avoid contact accidents.
  • a vehicle according to Embodiment 2 of the present invention is used for the purpose of complying with the regulation (UNR151) for protecting the vulnerable traffic person (cyclist C) in the side blind spot area of a large commercial vehicle.
  • the vehicle blind spot monitoring system 100 will be described in detail. In the following description, overlapping descriptions of the points in common with the first embodiment will be omitted.
  • the basic processing content is the same in the object-label-specific method of the first embodiment and the object-label-specific method of the present embodiment. be.
  • the own vehicle V0 of this embodiment is provided with a high position (for example, a height of 1.5 m) on the side of the own vehicle V0 .
  • a radar device 1A is installed at a position of 0 m), and a radar device 1B is installed at a low position (for example, a position of 0.4 m in height) on the side of the own vehicle V0 .
  • the lower radar device 1B is installed under the body of a commercial vehicle, and target sensing is performed at a lower position than the lower radar device 1B in the first embodiment. Therefore, when there is no target on the side of the vehicle, there is a high possibility of picking up the ground reflection.
  • the target object information D A and D B of the two radar devices 1A and 1B having different mounting heights as described above are compared to identify the target type based on the principle shown in FIG.
  • FIG. 8 shows target information from the radar devices 1A and 1B when the target on the side of the vehicle is (1) the cyclist C, (2) structures such as walls and guardrails, and (3) the ground. It is a figure explaining DA and DB .
  • the upper radar device 1A detects only the upper body of the cyclist C, so the detection range is small (for example, front and rear). length is 70 cm or less), but since the lower radar device 1B detects the entire bicycle, its detection range is large (for example, the front-rear length is 190 cm or more).
  • the detection range of both the upper radar device 1A and the lower radar device 1B is Largely, as shown in FIG. 8(3), when there is only the ground on the side of the vehicle, there is no detection by the upper radar device 1A.
  • step S11 the information integration unit 21 determines whether the following starting conditions (conditions 1 to 3) of the processing for each object marker are satisfied. If satisfied, the process proceeds to step S12; otherwise, the process ends. Since this embodiment aims to comply with UNR151 (protection of cyclists in side blind spots when starting the own vehicle), the following conditions are those defined by UNR151.
  • UNR151 protection of cyclists in side blind spots when starting the own vehicle
  • the following conditions are those defined by UNR151.
  • a target exists within 0.9m to 4.25m from the side of the own vehicle V0 .
  • the target speed is 0 km/h to 20 km/h.
  • Vehicle V0 is traveling straight and the speed is between 0 km/h and 30 km/h.
  • step S12 the same target determination unit 21a determines whether or not the targets detected by each radar device are the same target. If it is the same target, the process proceeds to step S13, and if not, the process ends.
  • step S13 the object marker identification unit 21b evaluates the detection spread of targets detected by each radar device. If the detection spread of the lower radar device 1B is large and the upper radar device 1A is not detected, the process proceeds to step S14 to identify ground reflection (no target object). On the other hand, otherwise, the process proceeds to step S15.
  • step S15 the object marker distinguishing unit 21b evaluates the detection spread of the upper radar device 1A. Identify as cyclist C.
  • “small detection spread” indicates a case where the size of the cyclist C is about 60 cm
  • “large detection spread” indicates a case where the size of the bicycle is larger than about 1.9 m.
  • FIG. 10 shows the case of using the radar device 1 of the first embodiment that does not have the resolution in the height direction, and the case of using the radar device of the present embodiment (hereinafter referred to as imaging radar 10) that has the resolution in the height direction. 10 shows a conceptual diagram of detection points for a cyclist C when
  • FIG. 10 (3) assumes a UNR159 test case in which the imaging radar 10 is adopted and the distance to the target is short (0.9m to 3.7m). In this case, since the distance is too close, it is not possible to obtain detection points in the height direction of the target with only one of the imaging radars 10. Therefore, it is difficult to identify the target with the imaging radar alone. By using the output of the radar 10 together, accurate object labeling can be performed.
  • Target types can be identified more accurately.
  • 100 own vehicle blind spot monitoring system 1, 1A, 1B: radar device 11: transmission/reception control unit 12: modulation processing unit 13: transmission antenna 14: reception antenna 15: demodulation processing unit 16: frequency analysis unit , 17: target detection unit, 17a: target tracking processing unit, 17b: target information calculation unit, 10, 10A, 10B: imaging radar, 2: ECU, 21: information integration unit, 21a: same target determination unit , 21b: object sign identification unit, 22: collision risk prediction unit, 3: CAN bus, 4: user interface, 5: vehicle control device, D: target object information, V 0 : own vehicle, V 1 : preceding vehicle, P: pedestrian, C: cyclist

Abstract

法規（ＵＮＲ１５１、ＵＮＲ１５９）に対応するため、自車死角の物標の識別機能を備えた自車死角監視システムを提供する。所定の探査領域に送信波を送信し、前記送信波を反射する物体から受信する反射波を用いて前記物体を検知する複数のレーダ装置の検知結果に基づいて、前記物体の種類を識別する自車死角監視システムであって、前記複数のレーダ装置は、各レーダ装置の探査領域が路面からの鉛直高さが異なるように配置されており、前記探査領域毎に前記物体を検知した検知点及び前記レーダ装置から前記検知点までの距離情報を取得し、前記検知点から構成される検知領域の大きさ及び前記距離情報に基づいて、前記物体の種類を識別する識別処理部を有する、自車死角監視システム。

Description

自車死角監視システム、および、自車死角監視方法
　本実施例は、大型商用車の前方死角や側方死角にいる、歩行者やサイクリスト等の交通弱者を検知する、自車死角監視システム、および、自車死角監視方法に関する。
　近年の車両には、車間距離警報システム、衝突被害軽減ブレーキシステムなどの、ドライバーや歩行者等の安全を確保するための種々システムが搭載されている。
　車載用ミリ波レーダは、上記の安全確保システムにおいて、リアルタイムに車両周辺状況を探るセンサーの一つであり、車両周辺の空間に電波（ミリ波）を放射し、周囲の物標（先行車、歩行者やサイクリスト等の交通弱者、ガードレールや電柱等の障害物、など）から跳ね返ってきた反射波に信号処理を施すことで、物標までの距離、物標の速度、物標の角度、物標での反射強度などの物標情報を推定するものである。
　ここで、レーダ搭載車両を開示する公知文献として、特許文献１がある。同文献の要約書には、課題として「自車両の進行に関する方位と対地車速を正確に検出し物体への接近を確実に回避する。」の記載があり、解決手段として「複数の側方監視用レーダ装置２１，２２を用いて、静止物体を識別する。静止物体ＲＭ１，ＲＭ２の方位および相対速度の検出値に基づいて空間的に密集して存在する物体を静止物体ＲＭ１，ＲＭ２と判定し、該判定された静止物体を成す物体（反射点）のうち自車両から最至近に位置する物体Ｔ１１，Ｔ２１に関する方位および相対速度の情報に基づいて物体との接近の蓋然性を判断し、車両制御装置５０にこの蓋然性低減のための信号を供給する。」の記載がある。
特開２０１０－４３９６０号公報
　ドライバーの座席位置が高い大型商用車（大型トラック等）では、図１に示すように、ドライバー目線が高くなるため自車前方の近接死角領域が大きくなりやすく、また、一般的に車両全長が長いため自車側方の近接死角領域も大きくなりやすい。
　このような大型商用車の発進時に、自車死角領域にいる歩行者やサイクリスト等の交通弱者との接触事故を抑制するため、前方死角領域の交通弱者（歩行者、サイクリスト）を検知し警報等することを要求する法規（ＵＲＮ１５９）や、側方死角領域の交通弱者（サイクリスト）を検知し警報等することを要求する法規（ＵＲＮ１５１）が制定されており、３．５ｔ以上の大型商用車には、これらの法規を順守するためのシステムの搭載が求められている。
　上記した特許文献１の車両移動状況検出装置は、所謂普通車への搭載を想定したものであり（同文献の図１など参照）、車体形状が大きく異なる大型商用車への搭載を想定したものではない。また、同装置は、静止物体の検知を目的としており、歩行者やサイクリスト等の移動体の検知を想定していない。すなわち、特許文献１には、大型商用車への搭載を予定した、自車死角領域にいる交通弱者を検知して警報等するシステムに関しては具体的な開示がない。
　そこで、本発明は、ドライバーの座席位置が高い大型商用車において、自車死角領域の物標の種類を識別し、物標が歩行者やサイクリスト等の交通弱者であれば、ドライバーに警報したり、自動ブレーキや自動操舵等の接触事故回避の車両制御を実行したりする、自車死角監視システム、および、自車死角監視方法を提供することを目的とする。
　上記課題を解決するため、本発明の自車死角監視システムは、所定の探査領域に送信波を送信し、前記送信波を反射する物体から受信する反射波を用いて前記物体を検知する複数のレーダ装置の検知結果に基づいて、前記物体の種類を識別する自車死角監視システムであって、前記複数のレーダ装置は、各レーダ装置の探査領域が路面からの鉛直高さが異なるように配置されており、前記探査領域毎に前記物体を検知した検知点及び前記レーダ装置から前記検知点までの距離情報を取得し、前記検知点から構成される検知領域の大きさ及び前記距離情報に基づいて、前記物体の種類を識別する識別処理部を有する、自車死角監視システムとした。
　本発明の自車死角監視システム、および、自車死角監視方法によれば、ドライバーの座席位置が高い大型商用車において、自車死角領域の物標の種類を識別し、物標が歩行者やサイクリスト等の交通弱者であれば、ドライバーに警報したり、自動ブレーキや自動操舵等の接触事故回避の車両制御を実行したりすることができる。
大型商用車近傍の死角領域のイメージ図。 実施例１のレーダ装置の設置位置の説明図。 実施例１のレーダ装置の機能ブロック図。 実施例１のＥＣＵの機能ブロック。 実施例１の自車死角監視システムによる物標識別方法の説明図。 実施例１の自車死角監視システムによる物標識別処理のフローチャート。 実施例２のレーダ装置の設置位置の説明図。 実施例２の自車死角監視システムによる物標識別方法の説明図。 実施例２の自車死角監視システムによる物標識別処理のフローチャート。 実施例３の自車死角監視システムによる物標識別方法の説明図。
　以下、図面を参照しながら、本発明の自車死角監視システムの実施例について詳細に説明する。
　まず、図２から図６を用いて、大型商用車の前方死角領域の交通弱者（歩行者Ｐ、サイクリストＣ）を保護する法規（ＵＮＲ１５９）の順守を目的とした、本発明の実施例１に係る自車死角監視システム１００を詳細に説明する。
　＜自車Ｖ０、および、自車死角監視システム１００の概要＞
　本実施例の自車Ｖ０は、ドライバーの座席位置が高い大型商用車であり、例えば、トラックやダンプ等の大型貨物車、バス等の大型旅客輸送車である。以下では、自車Ｖ０がトラックである例を説明する。
　図２に示すように、本実施例の自車Ｖ０には、前方死角領域の交通弱者を検知するため、自車Ｖ０の前面の高い位置（例えば、高さ１．５ｍの位置）にレーダ装置１Ａを設置し、自車Ｖ０の前面の低い位置（例えば、高さ０．５ｍの位置）にレーダ装置１Ｂを設置している。なお、図２では、同じ仕様のレーダ装置１Ａ、１Ｂを略鉛直方向に配置することで、各レーダ装置の監視方向を略一致させているが、各レーダ装置の監視方向がある程度以上重複する限り、レーダ装置１Ａ、１Ｂの横方向位置をずらして配置したり、レーダ装置１Ａ、１Ｂの視野範囲の仕様を異ならせたりしても良い。
　この自車Ｖ０に搭載する自車死角監視システム１００は、上下に配置したレーダ装置１Ａ、１Ｂを併用することで、前方死角領域の物標の種類を識別し、物標が交通弱者であれば、ドライバーに警報したり、自動ブレーキや自動操舵等の接触事故回避の車両制御を実行したりするシステムであり、上記のレーダ装置１（１Ａ、１Ｂ）に加え、Electronic Control Unit（以下、「ＥＣＵ２」と称する。）、Controller Area Networkバス（以下、「ＣＡＮバス３」と称する。）、ユーザインタフェース４、車両制御装置５を有している。以下、各々の詳細を順次説明する。
　＜レーダ装置１＞
　本実施例のレーダ装置１（１Ａ、１Ｂ）は、自車前方の探索領域に電波（送信波）を放射し、探査領域内の物標（先行車、歩行者やサイクリスト等の交通弱者、ガードレールや電柱等の障害物、など）から跳ね返ってきた反射波に信号処理を施すことで、物標までの距離、物標の速度、物標の角度、物標での反射強度などの、物標毎の物標情報Ｄを推定し、推定した物標情報ＤをＥＣＵ２に出力する車載用ミリ波レーダである。
　図３に示すように、レーダ装置１は、送受信制御部１１、送信部（変調処理部１２、送信アンテナ１３）、受信部（受信アンテナ１４、変調処理部１５）、信号処理部（周波数解析部１６、物標検知部１７）を有している。また、物標検知部１７は、物標追跡処理部１７ａと物標情報算出部１７ｂを有している。
　このレーダ装置１は、まず、送受信制御部１１で電波の放射タイミングを決定し、変調処理部１２に電波の放射を指令する。指令を受けた変調処理部１２は、方式に応じて位相変調や周波数変調を施した電波を７７ＧＨｚ帯など特定の周波数帯へ搬送波周波数を引き上げたのち、送信アンテナ１３を介して電波を自車Ｖ０の前方空間へ放射する。
　電波放射方向（自車前方）に何らかの物標があれば、物標から反射した電波を受信アンテナ１４にて受信し、復調処理部１５において、送信電波を用いて、信号処理にて解析可能なベースバンド信号の周波数帯域まで引き下げるとともに、信号増幅器やフィルター処理、ＡＤ変換を通して、デジタルデータへ変換を行う。
　その後、変換したデジタルデータを、周波数解析部１６へ入力し、距離方向、速度方向、角度方向へフーリエ変換後の周波数スペクトルをもとに、閾値処理を行い後段の物標検知部１７へ渡すデータ点を抽出する。物標検知部１７内では、まずは、物標追跡処理部１７ａにおいて、過去時刻の物標情報を用いつつ時系列方向にフィルター処理を施す。処理後のデータをもとに、物標情報算出部１７ｂにて、物標情報Ｄを推定し出力する。なお、以下では、上側のレーダ装置１Ａの出力を物標情報ＤＡと称し、下側のレーダ装置１Ｂの出力を物標情報ＤＢと称することとする。
　＜ＣＡＮバス３＞
　ＣＡＮバス３は、自車Ｖ０内の各種機器を通信可能に相互接続するバスであり、具体的には、レーダ装置１とＥＣＵ２、ＥＣＵ２とユーザインタフェース４、および、ＥＣＵ２と車両制御装置５を通信可能に接続している。
　＜ユーザインタフェース４＞
　ユーザインタフェース４は、自車Ｖ０の近接死角領域に交通弱者がいた場合に、ドライバーに交通弱者の存在を警報するためのインタフェースであり、具体的には、交通弱者の存在を視覚的に警報するディスプレイやランプ等、または、交通弱者の存在を聴覚的に警報するスピーカー等である。
　＜車両制御装置５＞
　車両制御装置５は、自車Ｖ０の制動系や操舵系等を制御する制御装置であり、自車Ｖ０の近接死角領域に交通弱者がいた場合に、自車Ｖ０を自動制動することで交通弱者との接触前に自車Ｖ０を緊急停止させたり、自車Ｖ０を自動操舵することで交通弱者を回避したりする。なお、図示していないが、ＥＣＵ２には車両制御部５から自車Ｖ０の速度情報や操舵情報が入力されるため、ＥＣＵ２は、自車速度や自車進行方向を把握することができる。
　＜ＥＣＵ２＞
　次に、図４を用いて、レーダ装置１Ａ、１Ｂからの物標情報ＤＡ、ＤＢを処理する、本実施例のＥＣＵ２の詳細を説明する。なお、ＥＣＵ２は、具体的には、ＣＰＵ等の演算装置、半導体メモリ等の記憶装置、および、通信装置などのハードウェアを備えたコンピュータである。そして、演算装置が所定のプログラムを実行することで、後述する各機能を実現するが、以下では、このようなコンピュータ分野の周知技術を適宜省略しながらＥＣＵ２の各部の詳細を説明する。
　まず、情報統合部２１では、物標情報ＤＡ、ＤＢを統合した後、その統合情報に基づいて、物標種類を識別し、識別結果を衝突危険度予測部２２へ送信する。この情報統合部２１での物標識別処理の詳細は後述する。
　衝突危険度予測部２２では、情報統合部２１の出力情報（自車前方の物標の位置、速度、種類）をもとに、物標との衝突を予測し、衝突の危険度を予測する。そして、物標が交通弱者であり、かつ、衝突の危険度が低い場合には、ユーザインタフェース４を介して交通弱者との衝突危険性をドライバーへ警報する。これにより、ドライバーは交通弱者との接触を回避するための車両操作を実行することができる。一方で、物標が交通弱者であり、かつ、衝突の危険度が高い場合には、車両制御装置５へ指令を送信し、自車Ｖ０を自動ブレーキで緊急停止させたり、自動操舵で交通弱者を回避させたりする。
　＜情報統合部２１での処理の詳細＞
　上述したように、情報統合部２１では、自車Ｖ０の前面の異なる高さに設置したレーダ装置１Ａ、１Ｂの出力である物標情報ＤＡ、ＤＢを併用することで、物標種類を識別する。以下、物標情報ＤＡ、ＤＢを併用して物標種類を識別する原理を説明する。
　図２に示したように、２つのレーダ装置１Ａ、１Ｂは取り付け高さが異なるため、自車前方の物標が高さ方向に広がりがある物標であれば、レーダ装置１Ａ、１Ｂは物標の異なる部位からの反射波を受信することになる。
　図５は、自車前方の物標が、（１）歩行者Ｐ、（２）サイクリストＣ、（３）先行車Ｖ１である場合の、レーダ装置１Ａ、１Ｂからの物標情報ＤＡ、ＤＢを説明する図である。
　例えば、図５（２）のように、自車前方の物標がサイクリストＣである場合、上側のレーダ装置１ＡはサイクリストＣの背面（背中など）を検知しており（図中では、レーダ装置１Ａの検知点を〇印で例示）、下側のレーダ装置１Ｂは自転車の後端（タイヤなど）を検知している（図中では、レーダ装置１Ｂの検知点を×印で例示）。この場合、両レーダ装置からの物標情報ＤＡ、ＤＢを比較すると、人間を検知するレーダ装置１Ａの反射強度は、金属やゴムなどを検知するレーダ装置１Ｂの反射強度と比較して相対的に小さいという特徴がある。また、奥行き方向（自車Ｖ０の進行方向）への距離を比較すると、サイクリストＣの背面を検知するレーダ装置１Ａの検知距離は、自転車の後端を検知するレーダ装置１Ｂの検知距離より大きいという特徴がある。
　従って、物標情報ＤＡ、ＤＢの示す相対関係が、奥行き差が大きく（具体的には、レーダ装置１Ａの検知距離が、レーダ装置１Ｂの検知距離より自転車の後輪タイヤの長さに相当する約７０ｃｍ以上長く）、かつ、反射強度差が大きければ（具体的には、レーダ装置１Ａとレーダ装置１Ｂの反射強度差が、人と自転車の検知領域の大きさ（ＲＣＳ、Rader Cross Section）の差に相当する約５ｄＢ以上あれば）、物標種類をサイクリストＣと識別することができる。
　一方で、図５（１）（３）のように、自車前方の物標が歩行者Ｐや先行車Ｖ１だった場合には、物標情報ＤＡ、ＤＢの相対関係は、奥行き差が共にレーダ分解能である１０ｃｍ以下であったり、反射強度差が共にが－２ｄＢ以下であったりと、奥行きや反射強度の相対差からは歩行者Ｐと先行車Ｖ１の識別が困難な場合がある。そこで、本実施例では、奥行き差や反射強度さに加え、反射強度の絶対値を考慮することで、歩行者Ｐと先行車Ｖ１を識別する。具体的には、自車Ｖ０から見える面積の小さい歩行者Ｐでは通常、約－５ｄＢのＲＣＳ値の絶対値となり、自車Ｖ０から見える面積の大きい先行車Ｖ１では通常、約１０ｄＢのＲＣＳ値の絶対値となるため、ＲＣＳ値の絶対値を用いることで、歩行者Ｐと先行車Ｖ１を明確に区別することができる。
　＜情報統合部２１の処理フロー＞
　次に、図５で説明した物標種類の識別原理を利用した、図６のフローチャートを用いて、本実施例の情報統合部２１での物標識別処理の詳細を説明する。
　まず、ステップＳ１では、情報統合部２１は、以下に挙げる物標識別処理の開始条件（条件１～３）を満足するかを判定する。そして、満足していればステップＳ２に進み、そうでない場合は処理を終了する。なお、本実施例は、ＵＮＲ１５９（自車発進時の前方死角の交通弱者保護）の順守を目的としているため、以下の条件は、ＵＮＲ１５９が規定した条件である。
（条件１）物標が自車Ｖ０の近距離（進行方向：０．８ｍ～３．７ｍ以内、横方向：自車
側面から０．５ｍ以内）に存在すること。
（条件２）物標速度が０ｋｍ／ｈ～１０ｋｍ／ｈであること。
（条件３）自車Ｖ０が直進、かつ速度１０ｋｍ／ｈ以下であること。
　ステップＳ２では、同一物標判定部２１ａは、各レーダ装置で検知した物標が同一物標か否かの判定を行う。そして、同一物標である場合はステップＳ３に進み、そうでない場合は処理を終了する。
　本ステップでの判定は、具体的には、各レーダ装置で検知した物標の位置と速度情報をもとに、下記の（式１）、（式２）を満足するかを評価するものである。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　なお、（式１）、（式２）において、Ｘ、Ｙは、自車Ｖ０の前面中央を原点とし、自車Ｖ０の前後方向をＸ軸（前方向を正）、左右方向をＹ軸（左方向を正）とした場合の、各レーダ装置の物標検知位置を示しており、レーダ装置１ＡによるものをＸＡ、ＹＡとし、レーダ装置１ＢによるものをＸＢ、ＹＢとしている。また、ＶＸ、ＶＹは物標速度のＸ方向成分およびＹ方向成分を示しており、レーダ装置１ＡによるものをＶＸＡ、ＶＹＡとし、レーダ装置１ＢによるものをＶＸＢ、ＶＹＢとしている。
　両式により、各レーダ装置の検知点間の距離および速度の大きさを閾値ＲＴＨ、ＶＴＨをもとに評価し、両式の左辺が共に右辺の閾値未満だった場合には、各レーダ装置が検知した物標を同一物標とみなす。なお、ＲＴｈは例えば自転車の長さ１．９ｍ、ＶＴｈは例えばレーダの速度分解能１．８ｋｍ／ｈ、などが設定される。
　ステップＳ３では、物標識別部２１ｂは、各レーダ装置が検知した物標の奥行きの差と、反射強度の差を評価する。そして、共に差が大きい場合は、ステップＳ４に進み、そうでない場合は、ステップＳ５に進む。なお、ステップＳ３は、サイクリストＣか否かを判定する処理であるため、ステップＳ３における、「奥行きの差が大」とは、おおよそ自転車の後輪タイヤの長さに相当する約７０ｃｍ以上の距離差があることを示し、「反射強度差が大」とは、人と自転車のＲＣＳ差である、約５ｄＢ以上の反射強度差が生じていることを示す。
　ステップＳ４では、物標識別部２１ｂは、自車前方の物標をサイクリストＣと識別する。
　ステップＳ５では、物標識別部２１ｂは、反射強度の絶対値を評価する。そして、絶対値が大の場合（自動車相当のＲＣＳ値（約１０ｄＢ）であった場合）は、ステップＳ６に進み、自車前方の物標を先行車Ｖ１と識別する。一方、絶対値が大でなかった場合（歩行者相当のＲＣＳ値（約－５ｄＢ）であった場合）は、ステップＳ７に進み、自車前方の物標を歩行者Ｐと識別する。なお、図５において、「奥行き差＝小」とは例えばレーダの距離分解能１０ｃｍ以下の距離差であることを示し、「反射強度差＝小」とは例えば反射強度差が－１ｄＢ以下の場合を示す。
　以上の処理を実行したのちに、各物標の情報（位置および速度と物標種類）を後段の衝突危険度予測部２２へ送信する。その後、衝突危険度予測部２２は、物標種類と衝突危険度の大きさに応じた指令を生成し、ユーザインタフェース４や車両制御装置５に送信する。
　＜本実施例の効果＞
　以上で説明したように、本実施例の自車死角監視システムによれば、ドライバーの座席位置が高い大型商用車において、自車前方の死角領域の物標の種類を識別し、物標が歩行者やサイクリスト等の交通弱者であれば、ドライバーに警報したり、自動ブレーキや自動操舵等の接触事故回避の車両制御を実行したりすることができる。
　次に、図７から図９を用いて、大型商用車の側方死角領域の交通弱者（サイクリストＣ）を保護する法規（ＵＮＲ１５１）の順守を目的とした、本発明の実施例２に係る自車死角監視システム１００を詳細に説明する。なお、以下では、実施例１との共通点については重複説明を省略する。
　実施例１では、自車の前方死角領域の物標を、前面上側のレーダ装置１Ａと前面下側のレーダ装置１Ｂを利用して識別する方法について説明した。これに対し、本実施例では、自車の側方死角領域の物標を、側面上側のレーダ装置１Ａと側面下側のレーダ装置１Ｂを利用して識別する方法について説明する。なお、取り付け高さが異なる一対のレーダ装置間の検知情報の差分を利用するという観点では、実施例１の物標識別方法も本実施例の物標識別方法も基本的な処理内容は同様である。
　図７に示すように、本実施例の自車Ｖ０には、側方死角領域の交通弱者（サイクリストＣ）を検知するため、自車Ｖ０の側面の高い位置（例えば、高さ１．０ｍの位置）にレーダ装置１Ａを設置し、自車Ｖ０の側面の低い位置（例えば、高さ０．４ｍの位置）にレーダ装置１Ｂを設置している。
　自車Ｖ０の側方死角領域を両レーダ装置によりセンシングすると、サイクリストＣ、壁、ガードレールなどの、自車Ｖ０の進行方向に向かって大きさをもつ物標からは、前後方向に広がったような検知結果が得られる。なお、本実施例では、下側のレーダ装置１Ｂを商用車の架装下に取り付けており、実施例１における下側のレーダ装置１Ｂよりも更に低い位置で物標センシングを行うことになる。そのため、自車側方に物標が存在しない場合には、地面反射を拾う可能性が高い。
　そこで、本実施例では、上記のような取り付け高さが異なる２つのレーダ装置１Ａとレーダ装置１Ｂの物標情報ＤＡ、ＤＢを比較し、図８の原理で物標種類を識別する。
　図８は、自車側方の物標が、（１）サイクリストＣ、（２）壁やガードレール等の構造物、（３）地面のみである場合の、レーダ装置１Ａ、１Ｂからの物標情報ＤＡ、ＤＢを説明する図である。
　例えば、図８（１）のように、自車側方の物標がサイクリストＣである場合、上側のレーダ装置１ＡはサイクリストＣの上半身のみを検知するため、その検知範囲は小さい（例えば、前後長さが７０ｃｍ以下）が、下側のレーダ装置１Ｂは自転車全体を検知するため、その検知範囲は大きい（例えば、前後長さが１９０ｃｍ以上）。
　これに対し、図８（２）のように、自車側方の物標が壁やガードレール等の構造物である場合は、上側のレーダ装置１Ａも下側のレーダ装置１Ｂも検知範囲が共に大きく、図８（３）のように、自車側方に地面のみ存在する場合は、上側のレーダ装置１Ａは検知が無い。このように上下のレーダ装置１の検知範囲の大きさの組み合わせにより、自車側方の物標種類を識別することができる。
　＜情報統合部２１の処理フロー＞
　次に、図８で説明した物標種類の識別原理を利用した、図９のフローチャートを用いて、本実施例の情報統合部２１での物標識別処理の詳細を説明する。
　まず、ステップＳ１１では、情報統合部２１は、以下に挙げる物標識別処理の開始条件（条件１～３）を満足するかを判定する。そして、満足していればステップＳ１２に進み、そうでない場合は処理を終了する。なお、本実施例は、ＵＮＲ１５１（自車発進時の側方死角のサイクリスト保護）の順守を目的としているため、以下の条件は、ＵＮＲ１５１が規定した条件である。
（条件１）物標が自車Ｖ０の側面から０．９ｍ～４．２５ｍ以内に存在すること。
（条件２）物標速度が０ｋｍ／ｈ～２０ｋｍ／ｈであること。
（条件３）自車Ｖ０が直進、かつ速度０ｋｍ／ｈ～３０ｋｍ／ｈ以内であること。
　ステップＳ１２では、同一物標判定部２１ａは、各レーダ装置で検知した物標が同一物標か否かの判定を行う。そして、同一物標である場合はステップＳ１３に進み、そうでない場合は処理を終了する。
　ステップＳ１３では、物標識別部２１ｂは、各レーダ装置が検知した物標の検知広がりを評価する。そして、下側のレーダ装置１Ｂの検知広がりが大きく、かつ、上側のレーダ装置１Ａの検知が無い場合は、ステップＳ１４に進み、地面反射（物標なし）と識別する。一方、そうでない場合は、ステップＳ１５に進む。
　ステップＳ１５では、物標識別部２１ｂは、上側のレーダ装置１Ａの検知広がりを評価し、大きい場合はステップＳ１６に進み、物標を構造物と識別し、小さい場合はステップＳ１７に進み物標をサイクリストＣと識別する。ここで、「検知広がりが小さい」とはサイクリストＣの大きさ約６０ｃｍを示し、「検知広がりが大きい」とは自転車の大きさ約１．９ｍより大きい場合を示す。
　＜本実施例の効果＞
　以上で説明したように、本実施例の自車死角監視システムによれば、ドライバーの座席位置が高い大型商用車において、自車側方の死角領域の物標の種類を識別し、物標がサイクリストであれば、ドライバーに警報したり、自動ブレーキや自動操舵等の接触事故回避の車両制御を実行したりすることができる。
　次に、図１０を用いて、本発明の実施例３に係る自車死角監視システム１００を詳細に説明する。なお、以下では、上記の実施例との共通点については重複説明を省略する。
　図１０に、高さ方向の分解能を持たない実施例１のレーダ装置１を利用した場合と、高さ方向の分解能を有する本実施例のレーダ装置（以下、イメージングレーダ１０と称する。）を利用した場合の、サイクリストＣに対する検知点の概念図を示している。
　図１０（１）にて、高さ方向の分解能を持たないレーダ装置１であったとしても、２つのレーダ装置１Ａ、１Ｂの検知情報を統合することで、物標の高さ方向に２点サンプリングしていることと等価な効果をもつため、実質的に高さ方向の分解能を持たせることを可能としている。
　一方で、図１０（２）にて、上下のイメージングレーダ１０Ａ、１０Ｂを利用した場合には、高さ方向の分解能を有するため、図１０（１）と比較して高さ方向のサンプリング点数が増加することがわかる。したがって、イメージングレーダ１０を採用した本実施例では、高さ方向の検知点の増加により、物標識別の精度の向上が見込まれる。
　また、図１０（３）はイメージングレーダ１０を採用しつつ、かつ、物標との距離が近い（０．９ｍ～３．７ｍ）、ＵＮＲ１５９のテストケースを想定している。このケースの場合、距離が近すぎるため、一方のイメージングレーダ１０のみでは物標の高さ方向の検知点が稼げないことから、イメージングレーダ単体での物標識別は困難であるが、双方のイメージングレーダ１０の出力を併用することで正確な物標識別を実行することができる。
　以上で説明したように、実施例１，２のレーダ装置１をイメージングレーダ１０に置換した本実施例の自車死角監視システムによれば、実施例１，２の自車死角監視システムに比べ、物標種類をより正確に識別することができる。
１００：自車死角監視システム、１、１Ａ、１Ｂ：レーダ装置、１１：送受信制御部、１２：変調処理部、１３：送信アンテナ、１４：受信アンテナ、１５：復調処理部、１６：周波数解析部、１７：物標検知部、１７ａ：物標追跡処理部、１７ｂ：物標情報算出部、１０、１０Ａ、１０Ｂ：イメージングレーダ、２：ＥＣＵ、２１：情報統合部、２１ａ：同一物標判定部、２１ｂ：物標識別部、２２：衝突危険度予測部、３：ＣＡＮバス、４：ユーザインタフェース、５：車両制御装置、Ｄ：物標情報、Ｖ０：自車、Ｖ１：先行車、Ｐ：歩行者、Ｃ：サイクリスト

Claims (10)

  1. 　所定の探査領域に送信波を送信し、前記送信波を反射する物体から受信する反射波を用いて前記物体を検知する複数のレーダ装置の検知結果に基づいて、前記物体の種類を識別する自車死角監視システムであって、
    　前記複数のレーダ装置は、各レーダ装置の探査領域が路面からの鉛直高さが異なるように配置されており、
    　前記探査領域毎に前記物体を検知した検知点及び前記レーダ装置から前記検知点までの距離情報を取得し、前記検知点から構成される検知領域の大きさ及び前記距離情報に基づいて、前記物体の種類を識別する識別処理部を有する、ことを特徴とする自車死角監視システム。
  2. 　請求項１に記載の自車死角監視システムであって、
    　前記識別処理部は、前記探査領域毎の前記検知領域の有無及び前記検知領域の水平方向長さに基づいて、前記物体を識別することを特徴とする自車死角監視システム。
  3. 　請求項２に記載の自車死角監視システムであって、
    　前記識別処理部は、
    　自車側面に配置した上側レーダ装置の検知領域の水平方向の広がりが小さく、かつ、自車側面に配置した下側レーダ装置の検知領域の水平方向の広がりが大きい場合は、前記物体の種類をサイクリストと識別し、
    　前記上側レーダ装置の検知領域の水平方向の広がりが大きく、かつ、前記下側レーダ装置の検知領域の水平方向の広がりが大きい場合は、前記物体の種類を構造物と識別し、
    　前記上側レーダ装置の検知領域が無く、かつ、前記下側レーダ装置の検知領域の水平方向の広がりが大きい場合は、前記物体が無いと識別する、ことを特徴とする自車死角監視システム。
  4. 　請求項２に記載の自車死角監視システムであって、
    　前記識別処理部は、以下の条件を満たす場合に、物体の識別処理を開始する、ことを特徴とする自車死角監視システム。
    （条件１）物体が自車の側面から０．９ｍ～４．２５ｍ以内に存在すること。
    （条件２）物体速度が０ｋｍ／ｈ～２０ｋｍ／ｈであること。
    （条件３）自車が直進、かつ速度０ｋｍ／ｈ～３０ｋｍ／ｈ以内であること。
  5. 　請求項１に記載の自車死角監視システムであって、
    　前記識別処理部は、前記距離情報から前記物体の奥行き長さを求め、前記探査領域毎の前記奥行き長さに基づいて、前記物体を識別することを特徴とする自車死角監視システム。
  6. 　請求項５に記載の自車死角監視システムであって、
    　前記識別処理部は、前記検知点の反射強度を取得し、前記探査領域毎の前記反射強度に基づいて、前記物体を識別することを特徴とする自車死角監視システム。
  7. 　請求項６に記載の自車死角監視システムであって、
    　前記識別処理部は、自車前面に配置した上側レーダ装置と下側レーダ装置が検知した前記物体の奥行き長さの差が大きく、かつ、両レーダ装置が検知した前記反射強度の差が大きい場合は、前記物体の種類をサイクリストと識別する、ことを特徴とする自車死角監視システム。
  8. 　請求項７に記載の自車死角監視システムであって、
    　前記識別処理部は、両レーダ装置が検知した前記反射強度の絶対値が大きい場合は、前記物体の種類を先行車と識別し、両レーダ装置が検知した前記反射強度の絶対値が小さい場合は、前記物体の種類を歩行者と識別する、ことを特徴とする自車死角監視システム。
  9. 　請求項５に記載の自車死角監視システムであって、
    　前記識別処理部は、以下の条件を満たす場合に、物体の識別処理を開始する、ことを特徴とする自車死角監視システム。
    （条件１）物体が自車の進行方向０．８ｍ～３．７ｍ以内に存在すること。
    （条件２）物体速度が０ｋｍ／ｈ～１０ｋｍ／ｈであること。
    （条件３）自車が直進、かつ速度１０ｋｍ／ｈ以下であること。
  10. 　所定の探査領域に送信波を送信し、前記送信波を反射する物体から受信する反射波を用いて前記物体を検知する複数のレーダ装置の検知結果に基づいて、前記物体の種類を識別する自車死角監視方法であって、
    　前記複数のレーダ装置は、各レーダ装置の探査領域が路面からの鉛直高さが異なるように配置されており、
    　前記探査領域毎に前記物体を検知した検知点及び前記レーダ装置から前記検知点までの距離情報を取得し、前記検知点から構成される検知領域の大きさ及び前記距離情報に基づいて、前記物体の種類を識別する、ことを特徴とする自車死角監視方法。
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