(57)【要約】【課題】車両に搭載されるレーダや車載カメラによるセンシング結果を用いて障害物を検知する場合に、センシング結果の信頼度を加味することを課題とする。【解決手段】検知装置は、各車載センサからセンシング結果が取得された時の環境条件（例えば、夜や雨など）、または当該各車載センサのセンシング対象となる検知対象物（例えば、遠距離物体や歩行者など）にそれぞれ対応付けて、各車載センサによるセンシング結果の信頼度をそれぞれ記憶する信頼度テーブルを予め備える。そして、センシング結果取得時の環境条件および当該センシング結果が示す検知物に基づいて信頼度テーブルを参照し、センシング結果の信頼度を算出する。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両周辺の障害物をセンシングする各車載センサからセンシング結果が取得された時の環境条件、または当該各車載センサのセンシング対象となる検知対象物にそれぞれ対応付けて、各車載センサによるセンシング結果の信頼度をそれぞれ記憶する信頼度記憶手段と、
前記各車載センサによるセンシング結果を取得した場合に、当該センシング結果取得時の環境条件および当該センシング結果が示す検知物に基づいて前記信頼度記憶手段を参照し、前記センシング結果の信頼度を算出する信頼度算出手段と、
前記信頼度算出手段により算出された前記信頼度と、前記センシング結果とを用いて、前記障害物が検知されたか否かを判定する検知判定手段と、
を備えたことを特徴とする検知装置。
【請求項２】
前記信頼度算出手段により算出された前記信頼度に基づいて、前記障害物が検知されたか否かを判定するために車載センサの種別ごとに予め設定されている検知閾値を初期値よりも低く変更する閾値変更手段をさらに備え、
前記検知判定手段は、前記予め設定されている検知閾値、および前記閾値変更手段により変更された検知閾値と、各検知閾値に対応する前記センシング結果との比較結果を用いて、前記障害物が検知されたか否かを判定することを特徴とする請求項１に記載の検知装置。
【請求項３】
前記検知判定手段は、前記各車載センサから取得された各センシング結果の中から、前記信頼度算出手段により前記信頼度が高いと判定されたセンシング結果を選択し、当該選択されたセンシング結果を用いて前記障害物が検知されたか否かを判定することを特徴とする請求項１に記載の検知装置。
【請求項４】
前記検知判定手段により前記障害物が検知されたものと判定された場合に、当該判定に用いられたセンシング結果の取得元である車載センサの種別に応じて、車両運転者に対する報知を行う報知手段をさらに備えたことを特徴とする請求項３に記載の検知装置。
【請求項５】
各車載センサによるセンシング結果を取得した場合に、当該センシング結果取得時の環境条件および当該センシング結果が示す検知物に基づいて、車両周辺の障害物をセンシングする各車載センサからセンシング結果が取得された時の環境条件、または当該各車載センサのセンシング対象となる検知対象物にそれぞれ対応付けて、各車載センサによるセンシング結果の信頼度をそれぞれ記憶する信頼度記憶手段を参照し、前記センシング結果の信頼度を算出する信頼度算出ステップと、
前記信頼度算出ステップにより算出された前記信頼度と、前記センシング結果とを用いて、前記障害物が検知されたか否かを判定する検知判定ステップと、
を含んだことを特徴とする検知方法。
【請求項６】
車両周辺の障害物をセンシングする各車載センサからセンシング結果が取得された時の環境条件、または当該各車載センサのセンシング対象となる検知対象物にそれぞれ対応付けて、各車載センサによるセンシング結果の信頼度をそれぞれ記憶する信頼度記憶手段と、
前記各車載センサによるセンシング結果を取得した場合に、当該センシング結果取得時の環境条件および当該センシング結果が示す検知物に基づいて前記信頼度記憶手段を参照し、前記センシング結果の信頼度を算出する信頼度算出手段と、
前記信頼度算出手段により算出された前記信頼度と、前記センシング結果とを用いて、前記障害物が検知されたか否かを判定する検知判定手段と、
を備えたことを特徴とする車両制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、検知装置、検知方法および車両制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、障害物との衝突等を回避することを目的として、レーダや車載カメラにより自車両の走路ルート周辺をセンシングし、各センシング結果を総合的に判断して障害物の検知や認識を行う技術が存在する。
【０００３】
例えば、特許文献１では、レーザレーダによるセンシング結果に対して、画像センサによるセンシング結果を加味することで、前方車両のみを精度よく認識する技術が提案されている。
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−８４０６４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
車両に搭載されるレーダやカメラなどの各種センサが置かれる環境や各種センサによる検知物に応じて、センシング結果の信頼度が変化する。しかしながら、上記した従来の技術では、センシング結果を用いて障害物を検知する場合に、センシング結果の信頼度が加味されていないという問題点があった。
【０００６】
そこで、この発明は、上述した従来技術の課題を解決するためになされたものであり、センシング結果を用いて障害物を検知する場合に、各車載センサから取得されるセンシング結果の信頼度を加味することが可能な検知装置、検知方法および車両制御装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、本発明は、車両周辺の障害物をセンシングする各車載センサからセンシング結果が取得された時の環境条件、または当該各車載センサのセンシング対象となる検知対象物にそれぞれ対応付けて、各車載センサによるセンシング結果の信頼度をそれぞれ記憶する信頼度記憶手段と、前記各車載センサによるセンシング結果を取得した場合に、当該センシング結果取得時の環境条件および当該センシング結果が示す検知物に基づいて前記信頼度記憶手段を参照し、前記センシング結果の信頼度を算出する信頼度算出手段と、前記信頼度算出手段により算出された前記信頼度と、前記センシング結果とを用いて、前記障害物が検知されたか否かを判定する検知判定手段と、を備えたことを特徴とする。
【０００８】
また、本発明は、各車載センサによるセンシング結果を取得した場合に、当該センシング結果取得時の環境条件および当該センシング結果が示す検知物に基づいて、車両周辺の障害物をセンシングする各車載センサからセンシング結果が取得された時の環境条件、または当該各車載センサのセンシング対象となる検知対象物にそれぞれ対応付けて、各車載センサによるセンシング結果の信頼度をそれぞれ記憶する信頼度記憶手段を参照し、前記センシング結果の信頼度を算出する信頼度算出ステップと、前記信頼度算出ステップにより算出された前記信頼度と、前記センシング結果とを用いて、前記障害物が検知されたか否かを判定する検知判定ステップと、を含んだことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、車両に搭載されるレーダや車載カメラによるセンシング結果を用いて障害物を検知する場合に、センシング結果の信頼度を加味できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下に添付図面を参照して、この発明に係る検知装置、検知方法および車両制御装置の実施例を詳細に説明する。なお、以下では、本発明に係る検知装置の一実施形態として実施例１を説明した後に、本発明に係る検知装置に含まれる他の実施形態について説明する。
【実施例１】
【００１１】
以下の実施例１では、実施例１に係る検知装置の概要および特徴、かかる検知装置の構成および処理を順に説明し、最後に実施例１による効果を説明する。
【００１２】
［検知装置の概要および特徴（実施例１）］
まず、図１を用いて、実施例１に係る検知装置の概要および特徴を説明する。図１および図２は、実施例１に係る検知装置の概要および特徴を説明するための図である。
【００１３】
実施例１に係る検知装置は、車両に搭載され、走行中の車両周辺に存在する障害物を検知することを概要とする。そして、実施例１に係る検知装置は、車両に搭載されるレーダや車載カメラによるセンシング結果を用いて障害物を検知する場合に、センシング結果の信頼度を加味する点に主たる特徴がある。
【００１４】
この主たる特徴について具体的に説明すると、実施例１に係る検知装置は、図１に示すように、レーダ、車載カメラおよび環境センサによるセンシング結果を取得すると、センシング結果の信頼度を算出する（図１の（１）参照）。
【００１５】
具体的には、検知装置は、図１に示すように、車両走行中に、車両周辺の障害物をセンシングする各車載センサからセンシング結果が取得された時の環境条件（例えば、夜や雨など）、または当該各車載センサのセンシング対象となる検知対象物（例えば、遠距離物体や歩行者など）にそれぞれ対応付けて、各車載センサによるセンシング結果の信頼度をそれぞれ記憶する信頼度テーブルを予め備える。
【００１６】
そして、検知装置は、センシング結果取得時の環境条件および当該センシング結果が示す検知物に基づいて信頼度テーブルを参照し、センシング結果の信頼度を算出する。例えば、図２に示すように、環境条件が「夜」に対応するレーダによるセンシング結果の信頼度を「高」と算出するとともに、環境条件が「夜」に対応する車載カメラによるセンシング結果の信頼度を「低」と算出する。さらに、センシング結果が示す検知物「遠距離物体」に対応するレーダによるセンシング結果の信頼度を「高」と算出するとともに、センシング結果が示す検知物「遠距離物体」に対応する車載カメラによるセンシング結果の信頼度を「低」と算出する。
【００１７】
信頼度の算出後、検知装置は、障害物が検知されたか否かを判定するために車載センサの種別ごとに予め設定されている検知閾値をセンシング結果の信頼度に基づいて変更する（図１の（２）参照）。
【００１８】
具体的には、検知装置は、先に算出された信頼度に基づいて、車載センサの種別ごとに予め設定されている検知閾値を初期値よりも低く変更する。例えば、図２に示す場合では、環境条件「夜」およびセンシング結果が示す検知物「遠距離物体」に対応する車載カメラの信頼度がともに低いので、車載カメラのセンシング結果についての検知閾値を初期値よりも低く変更する。
【００１９】
検知閾値の変更後、検知装置は、車載センサの種別ごとに予め設定されている検知閾値、および先に低く変更された検知閾値と、各検知閾値に対応するセンシング結果のセンシング値との比較結果を用いて、障害物の検知判定を行う（図１の（３）参照）。具体的には、レーダおよび車載カメラにより取得された各センシング値が、レーダについての検知閾値、および先に変更された車載カメラについての検知閾値をそれぞれ超えているものと判定された場合に、障害物を検知したものと判定する。
【００２０】
そして、障害物を検知したものと判定された場合には、検知装置は、障害物を検知した旨（例えば、遠距離物体を検知した旨）をドライバに報知する（図１の（４）参照）。
【００２１】
このようにして、実施例１に係る検知装置は、上述した主たる特徴のように、車両に搭載されるレーダや車載カメラによるセンシング結果を用いて障害物を検知する場合に、センシング結果の信頼度を加味できる。
【００２２】
［検知装置の構成（実施例１）］
次に、図３〜図１１を用いて、実施例１に係る検知装置の構成を説明する。図３は、実施例１に係る検知装置の構成を示す図である。
【００２３】
図３に示すように、実施例１に係る検知装置は、環境センサ群１００、レーダ２００、レーダ認識部２１０、車載カメラ２２０、画像認識部２３０、ディスプレイ２４０およびスピーカ２５０とともに、車両に搭載される。
【００２４】
環境センサ群１００は、車両周辺の障害物をセンシングする各車載センサからセンシング結果が取得された時の環境条件を計測または検知する。図３に示すように、照度を計測するための照度センサ１１０、温度を計測するための温度センサ１２０、雨を検知するための雨滴センサ１３０、道路の起伏等を計測するためのジャイロセンサ１４０およびインフラの情報を取得して蓄積するインフラ情報デバイス１５０を有する。なお、インフラ情報デバイス１５０は、車車間および路車間で実行される通信機能を有し、ガードレールやガードロープなどの路側構造物や、トンネルなどの路上構造物であるインフラの情報を通信により取得して蓄積する。環境センサ群１００により計測または検知されたセンシング結果は、後述する環境特定部３２０に出力される。
【００２５】
レーダ２００は、レーダ（例えば、７６．５ＧＨｚのミリ波）を照射して、車両の前方や側方のレーダ照射範囲（センシング範囲）にある障害物（歩行者や他車両）との距離や速度、方向などを測定して、センシング結果として取得する。レーダ２００によるセンシング結果は、レーダ認識部２１０に出力される。
【００２６】
レーダ認識部２１０は、レーダ２００から入力されるセンシング結果から、センシングされた障害物をある程度認識して、後述する信頼度算出部３３０に認識結果を出力する。例えば、レーダ２００からセンシング結果として入力される障害物との距離や速度、方向から、遠距離物体や車両、歩行者などをある程度認識して、認識結果およびセンシング結果を後述する信頼度算出部３３０に出力する。
【００２７】
車載カメラ２２０は、車両の前方や側方に設定されたセンシング範囲（撮影方向）を撮影してセンシング結果として取得する。車載カメラ２２０によるセンシング結果は、画像認識部２３０に出力される。
【００２８】
画像認識部２３０は、車載カメラ２２０から入力した画像内の障害物の輪郭を強調するための前処理（例えば、シャープネス、コントラスト調整、彩度調整）を行った後、画像内に映し出された障害物を認識して、認識結果およびセンシング結果を後述する信頼度算出部３３０に出力する。
【００２９】
ディスプレイ２４０は、後述する報知制御部３６０からの報知内容を画像により出力する。スピーカ２５０は、後述する報知制御部３６０からの報知内容を音声により出力する。
【００３０】
検知装置３００は、信頼度テーブル１（３１０）、信頼度テーブル２（３１１）、信頼度テーブル３（３１２）、環境特定部３２０、信頼度算出部３３０、検知閾値変更部３４０、検知判定部３５０および報知制御部３６０を有する。
【００３１】
信頼度テーブル１（３１０）は、環境条件に関する分類項目に対応付けて、レーダまたは車載カメラのセンシング結果についての信頼度をあらかじめ記憶する。例えば、図４に示すように、分類項目が「夜」である場合には、センシング結果の信頼度が高いのは「レーダ」、センシング結果の信頼度が低いのは「車載カメラ」であるというデータを予め記憶する。図４は、実施例１に係る信頼度テーブル１の構成例を示す図である。
【００３２】
信頼度テーブル２（３１１）は、ガードレールやガードロープなどの路側構造物や、トンネルなどの路上構造物であるインフラの情報に関する分類項目に対応付けて、レーダまたは車載カメラのセンシング結果についての信頼度をあらかじめ記憶する。例えば、図５に示すように、分類項目が「ガードレール」である場合には、センシング結果の信頼度が高いのは「車載カメラ」、センシング結果の信頼度が低いのは「レーダ」であるというデータを予め記憶する。図５は、実施例１に係る信頼度テーブル２の構成例を示す図である。
【００３３】
信頼度テーブル３（３１２）は、遠距離物体や歩行者などの検知対象物に対応付けて、レーダまたは車載カメラのセンシング結果についての信頼度をあらかじめ記憶する。例えば、図６に示すように、分類項目が「遠距離物体」である場合には、センシング結果の信頼度が高いのは「レーダ」、センシング結果の信頼度が低いのは「車載カメラ」であるというデータを予め記憶する。図６は、実施例１に係る信頼度テーブル３の構成例を示す図である。
【００３４】
環境特定部３２０は、環境センサ群１００から入力するセンシング結果に基づいて、自車両周辺の環境条件を特定する。具体的には、環境特定部３２０は、照度センサ１１０、温度センサ１２０、雨滴センサ１３０、ジャイロセンサ１４０およびインフラ情報デバイス１５０からのセンシング結果を解析して、夜（トンネルなどで暗い）や雨、道路の所定の起伏、トンネルなどの環境条件を特定する。環境特定部３２０により特定された環境条件は、信頼度算出部３３０に出力される。
【００３５】
信頼度算出部３３０は、環境センサ群１００から入力する環境条件と、レーダ認識部２１０および画像認識部２３０から入力する認識結果とを用いて、レーダ２００および車載カメラ２２０によるセンシング結果の信頼度を算出する。
【００３６】
具体的には、信頼度算出部３３０は、環境センサ群１００から入力したセンシング結果取得時の環境条件、およびレーダ認識部２１０および画像認識部２３０から入力する認識結果に基づいて信頼度テーブル１（３１１）〜信頼度テーブル３（３１２）を参照し、センシング結果の信頼度を算出する。
【００３７】
例えば、センシング結果取得時の環境条件が「夜」である場合には、信頼度テーブル１（３１０）を参照して、図７に示すように、「夜」に対応したレーダ２００によるセンシング結果の信頼度を「高」と算出するとともに、「夜」に対応した車載カメラ２２０によるセンシング結果の信頼度を「低」と算出する。さらに、レーダ２００および車載カメラ２２０からの認識結果が「遠距離物体」である場合には、信頼度テーブル３（３１２）を参照して、同図に示すように、「遠距離物体」に対応したレーダ２００によるセンシング結果の信頼度を「高」と算出するとともに、「遠距離物体」に対応した車載カメラ２２０によるセンシング結果の信頼度を「低」と算出する。
【００３８】
そして、信頼度算出部３３０は、レーダ２００および車載カメラ２２０によるセンシング結果の信頼度算出結果（図７参照）を検知閾値変更部３４０に出力するとともに、レーダ認識部２１０および画像認識部２３０から入力したセンシング結果を検知判定部３５０に出力する。なお、図７は、実施例１に係る信頼度算出結果例を示す図である。
【００３９】
また、センシング結果取得時の環境条件が「夜」であって、レーダ２００および車載カメラ２２０からの認識結果が「歩行者」である場合には、信頼度テーブル１（３１０）を参照して、図８に示すように、「夜」に対応したレーダ２００および車載カメラ２２０によるセンシング結果の信頼度をそれぞれ「高」および「低」と算出する。さらに、信頼度テーブル３（３１２）を参照して、同図に示すように、「歩行者」に対応したレーダ２００および車載カメラ２２０によるセンシング結果の信頼度をそれぞれ「低」および「高」と算出する。
【００４０】
そして、信頼度算出部３３０は、レーダ２００および車載カメラ２２０によるセンシング結果の信頼度算出結果（図８参照）を検知閾値変更部３４０に出力するとともに、レーダ認識部２１０および画像認識部２３０から入力したセンシング結果を検知判定部３５０に出力する。なお、図８は、実施例１に係る信頼度算出結果例を示す図である。
【００４１】
また、センシング結果取得時の環境条件が「夜」および「雨」であって、レーダ２００および車載カメラ２２０からの認識結果が「歩行者」である場合には、信頼度テーブル１（３１０）を参照して、図９に示すように、「夜」または「雨」に対応したレーダ２００および車載カメラ２２０によるセンシング結果の信頼度をそれぞれ「高」および「低」、「高」および「低」と算出する。さらに、信頼度テーブル３（３１２）を参照して、同図に示すように、「歩行者」に対応したレーダ２００および車載カメラ２２０によるセンシング結果の信頼度をそれぞれ「低」および「高」と算出する。
【００４２】
そして、信頼度算出部３３０は、レーダ２００および車載カメラ２２０によるセンシング結果の信頼度算出結果（図９参照）を検知閾値変更部３４０に出力するとともに、レーダ認識部２１０および画像認識部２３０から入力したセンシング結果を検知判定部３５０に出力する。なお、図９は、実施例１に係る信頼度算出結果例を示す図である。
【００４３】
また、センシング結果取得時の環境条件が「夜」であって、レーダ２００および車載カメラ２２０からの認識結果が「歩行者」および「ガードレール」である場合には、信頼度テーブル１（３１０）を参照して、図１０に示すように、「夜」に対応したレーダ２００および車載カメラ２２０によるセンシング結果の信頼度をそれぞれ「高」および「低」と算出する。さらに、信頼度テーブル３（３１２）を参照して、同図に示すように、「歩行者」または「ガードレール」に対応したレーダ２００および車載カメラ２２０によるセンシング結果の信頼度をそれぞれ「低」および「高」、「低」および「高」と算出する。
【００４４】
なお、レーダ２００および車載カメラ２２０から入力する認識結果が「ガードレール」、「ポスト」、「雪壁」等であって、環境センサ群１００のインフラ情報デバイス１５０から入力されるセンシング結果が、同様に、「ガードレール」、「ポスト」、「雪壁」等である場合には、レーダ２００および車載カメラ２２０によるセンシング結果の信頼度を「高」と算出する。
【００４５】
そして、信頼度算出部３３０は、レーダ２００および車載カメラ２２０によるセンシング結果の信頼度算出結果（図１０参照）を検知閾値変更部３４０に出力するとともに、レーダ認識部２１０および画像認識部２３０から入力したセンシング結果を検知判定部３５０に出力する。なお、図１０は、実施例１に係る信頼度算出結果例を示す図である。
【００４６】
検知閾値変更部３４０は、信頼度算出部３３０から入力する信頼度算出結果に基づいて、障害物が検知されたか否かを判定するために車載センサの種別ごとに予め設定されている検知閾値の変更を行う。
【００４７】
具体的には、検知閾値変更部３４０は、例えば、図１１に示すような分類基準に基づいて、信頼度算出部３３０から入力する信頼度算出結果のケース分類を実行する。例えば、図７または図９に示すような信頼度算出結果を信頼度算出部３３０から入力した場合には、レーダ２００によるセンシング結果よりも車載カメラ２２０によるセンシング結果の方が信頼度の低いケースＡに該当する（レーダの方が信頼度「高」の数が多い）ので、信頼度算出結果をケースＡに分類する。そして、検知閾値変更部３４０は、信頼度算出結果がケースＡに分類される場合には、車載カメラ２２０について予め設定されている検知閾値を初期値よりも所定の割合で低く設定するように、検知判定部３５０に変更指示を出力する。
【００４８】
また、検知閾値変更部３４０は、例えば、図８または図１０に示すような信頼度算出結果を入力した場合には、レーダ２００および車載カメラ２２０によるセンシング結果の信頼度が同等である（「低」と「高」が同数、信頼度「低」の数≧信頼度「高」の数）ケースＣに該当するので、信頼度算出結果をケースＣに分類する。そして、検知閾値変更部３４０は、信頼度算出結果がケースＣに分類される場合には、レーダ２００および車載カメラ２２０について予め設定されている検知閾値をそれぞれ初期値よりも所定の割合で低く設定するように、検知判定部３５０に変更指示を出力する。
【００４９】
また、検知閾値変更部３４０は、例えば、レーダ２００および車載カメラ２２０によるセンシング結果の信頼度が同等であり、上記ケースＣとは異なり、信頼度「低」の数＜信頼度「高」の数である時には、該当ケースなしに分類する。そして、検知閾値変更部３４０は、信頼度算出結果が該当ケースなしに分類される場合には、検知判定部３５０に検知閾値の変更指示は出力しない。なお、図１１は、実施例１に係る信頼度算出結果のケース分類基準例を示す図である。
【００５０】
検知判定部３５０は、車載センサの種別ごとに予め設定されている検知閾値、および検知閾値変更部３４０から入力する変更指示に応じて低く変更する検知閾値と、各検知閾値に対応するセンシング結果のセンシング値との比較結果を用いて、障害物の検知判定を行う。
【００５１】
具体的には、検知判定部３５０は、検知閾値変更部３４０から検知閾値の変更指示を入力すると、変更指示の対象となる車載センサ（レーダ２００または車載カメラ２２０）についての検知閾値を初期値よりも所定の割合で低く設定する。そして、レーダ２００および車載カメラ２２０により取得された各センシング値が、それぞれ対応する検知閾値（レーダ２００あるいは車載カメラ２２０について予め設定された検知閾値、あるいは低く変更された検知閾値）をそれぞれ超えているか否かを判定する。
【００５２】
検知判定部３５０は、判定の結果、レーダ２００および車載カメラ２２０により取得された各センシング値が、それぞれ対応する検知閾値を超えているものと判定された場合には、障害物を検知したものと判定する。そして、レーダ認識部２１０および画像認識部２３０による認識結果が示す障害物を検知した旨の判定結果を報知制御部３６０に出力する。
【００５３】
報知制御部３６０は、検知判定部３５０から入力する判定結果に応じて、ディスプレイ２４０やスピーカ２５０を介して、障害物を検知した旨（例えば、遠距離物体を検知した旨）をドライバに報知する。
【００５４】
［検知装置による処理（実施例１）］
続いて、図１２を用いて、実施例１に係る検知装置による処理を説明する。図１２は、実施例１に係る検知装置による処理の流れを示す図である。
【００５５】
同図に示すように、レーダ２００、車載カメラ２２０および環境センサ群１００によりセンシング結果が取得されると（ステップＳ１肯定）、信頼度算出部３３０は、センシング結果取得時の環境条件および当該センシング結果が示す検知物に基づいて信頼度テーブル１（３１０）〜３（３１２）を参照し、センシング結果の信頼度を算出する（ステップＳ２）。
【００５６】
具体的には、信頼度算出部３３０は、環境センサ群１００から入力したセンシング結果取得時の環境条件、およびレーダ認識部２１０および画像認識部２３０から入力する認識結果に基づいて信頼度テーブル１（３１０）〜信頼度テーブル３（３１２）を参照し、センシング結果の信頼度を算出する。
【００５７】
信頼度算出部３３０による信頼度算出後、検知閾値変更部３４０は、例えば、図１１に示すような分類基準に基づいて、信頼度算出部３３０により算出された信頼度算出結果のケース分類を実行する（ステップＳ３）。そして、検知閾値変更部３４０は、ケース分類結果に応じて、障害物が検知されたか否かを判定するために車載センサの種別ごとに予め設定されている検知閾値の変更指示を出力する（ステップＳ４）。
【００５８】
例えば、図７または図９に示すような信頼度算出結果を信頼度算出部３３０から入力した場合には、レーダ２００によるセンシング結果よりも車載カメラ２２０によるセンシング結果の方が信頼度の低いケースＡに該当する（レーダの方が信頼度「高」の数が多い）ので、信頼度算出結果をケースＡに分類する。そして、検知閾値変更部３４０は、信頼度算出結果がケースＡに分類される場合には、車載カメラ２２０について予め設定されている検知閾値を初期値よりも所定の割合で低く設定するように、検知判定部３５０に変更指示を出力する。
【００５９】
また、検知閾値変更部３４０は、例えば、図８または図１０に示すような信頼度算出結果を入力した場合には、レーダ２００および車載カメラ２２０によるセンシング結果の信頼度が同等である（「低」と「高」が同数、信頼度「低」の数≧信頼度「高」の数）ケースＣに該当するので、信頼度算出結果をケースＣに分類する。そして、検知閾値変更部３４０は、信頼度算出結果がケースＣに分類される場合には、レーダ２００および車載カメラ２２０について予め設定されている検知閾値をそれぞれ初期値よりも所定の割合で低く設定するように、検知判定部３５０に変更指示を出力する。
【００６０】
検知判定部３５０は、車載センサの種別ごとに予め設定されている検知閾値、および検知閾値変更部３４０からの変更指示に応じて低く変更する検知閾値と、各検知閾値に対応するセンシング結果のセンシング値との比較結果を用いて、障害物の検知判定を行う（ステップＳ５）。
【００６１】
具体的には、検知判定部３５０は、検知閾値変更部３４０から検知閾値の変更指示を入力すると、変更指示の対象となる車載センサ（レーダ２００または車載カメラ２２０）についての検知閾値を初期値よりも所定の割合で低く設定する。そして、レーダ２００および車載カメラ２２０により取得された各センシング値が、それぞれ対応する検知閾値（レーダ２００あるいは車載カメラ２２０について予め設定された検知閾値、あるいは低く変更された検知閾値）をそれぞれ超えているか否かを判定する。そして、レーダ２００および車載カメラ２２０により取得された各センシング値が、それぞれ対応する検知閾値を超えている場合には、障害物を検知したものと判定する。
【００６２】
検知判定部３５０により障害物を検知したものと判定されると（ステップＳ５肯定）、報知制御部３６０は、検知判定部３５０の判定結果に応じて、ディスプレイ２４０やスピーカ２５０を介して、障害物を検知した旨（例えば、遠距離物体を検知した旨）をドライバに報知する。
【００６３】
一方、センシング結果を取得していない場合（ステップＳ１否定）、検知判定部３５０により障害物を検知したものと判定されなかった場合（ステップＳ５否定）、およびドライバへの報知実行後（ステップＳ６）には、再び、上述したステップＳ１に処理を戻す。なお、上述してきたステップＳ１〜ステップＳ６までの処理は、車両走行中の検知装置３００起動時に繰り返し実行される。
【００６４】
［実施例１による効果］
上述してきたように、実施例１によれば、車両に搭載されるレーダや車載カメラによるセンシング結果を用いて障害物を検知する場合に、センシング結果の信頼度を加味できる。さらに、センシング結果の信頼度に応じて、対応する検知閾値を変更することにより、複数のセンシング結果（レーダやカメラによるセンシング結果）を用いて、より積極的に障害物を検知できる。
【実施例２】
【００６５】
上記の実施例１にように、センシング結果の信頼度に応じて、対応する検知閾値を変更するのではなく、センシング結果の信頼度に応じて、障害物検知に採用するセンシング結果を選択するようにしてもよい。そこで、以下の実施例２では、実施例２に係る検知装置の構成および処理を順に説明し、最後に実施例１による効果を説明する。
【００６６】
［検知装置の構成（実施例２）］
図１３は、実施例１に係る検知装置の構成を示す図である。同図に示すように、実施例２に係る検知装置３００は、検知閾値変更部３４０ではなく、センシング結果選択部３８０を有する点が実施例１とは異なる。
【００６７】
センシング結果選択部３８０は、レーダ認識部２１０および画像認識部２３０によるセンシング結果、およびセンシング結果についての信頼度算出結果（図７〜図１０参照）を信頼度算出部３３０から入力する。そして、センシング結果選択部３８０は、信頼度算出結果に応じて、障害物検知に採用するセンシング結果を選択する。
【００６８】
具体的には、センシング結果選択部３８０は、例えば、図７または図９に示すような信頼度算出結果を信頼度算出部３３０から入力した場合には、レーダ２００によるセンシング結果が車載カメラ２２０によるセンシング結果よりも信頼度が高いケースＡに該当する（レーダの方が信頼度「高」の数が多い）ので、信頼度算出結果をケースＡに分類する。そして、センシング結果選択部３８０は、ケースＡに分類される場合には、レーダ２００によるセンシング結果を障害物検知に採用するセンシング結果として選択して、レーダ２００によるセンシング結果のみを検知判定部３５０に出力する。
【００６９】
また、センシング結果選択部３８０は、車載カメラ２２０によるセンシング結果がレーダ２００によるセンシング結果よりも信頼度が高いケースＢに該当する場合には、信頼度算出結果をケースＢに分類する。そして、センシング結果選択部３８０は、ケースＢに分類される場合には、車載カメラ２２０によるセンシング結果を障害物検知に採用するセンシング結果として選択して、車載カメラ２２０によるセンシング結果のみを検知判定部３５０に出力する。
【００７０】
また、センシング結果選択部３８０は、例えば、図８または図１０に示すような信頼度算出結果を入力した場合には、レーダ２００および車載カメラ２２０によるセンシング結果の信頼度が同等である（「低」と「高」が同数、信頼度「低」の数≧信頼度「高」の数）ケースＣに該当するので、信頼度算出結果をケースＣに分類する。
【００７１】
また、センシング結果選択部３８０は、例えば、レーダ２００および車載カメラ２２０によるセンシング結果の信頼度が同等であり、上記ケースＣとは異なり、信頼度「低」の数＜信頼度「高」の数である時には、該当ケースなしに分類する。そして、センシング結果選択部３８０は、「ケースＣ」または「該当ケースなし」に分類される場合には、レーダ２００および車載カメラ２２０によるセンシング結果を障害物検知に採用するセンシング結果として選択して、レーダ２００および車載カメラ２２０によるセンシング結果および該当ケース（ケースＣあるいは該当ケースなし）を検知判定部３５０にそれぞれ出力する。
【００７２】
検知判定部３５０は、レーダ２００によるセンシング結果のみ（ケースＡに該当）をセンシング結果選択部３８０から入力した場合には、レーダ２００について予め設定されている検知閾値と、レーダ２００によるセンシング結果のセンシング値との比較結果を用いて、障害物の検知判定を実行する。判定の結果、障害物を検知したものと判定した場合には、検知判定部３５０は、車両を検知した旨の検知結果を報知制御部３６０に出力する。すなわち、車両を検知しやすいというレーダ２００の特性から、レーダ２００によるセンシング結果の信頼度が高い状況（ケースＡ）では、車両を検知したものと決め打ちした報知を行う趣旨である。
【００７３】
検知判定部３５０は、車載カメラ２２０によるセンシング結果のみ（ケースＢに該当）をセンシング結果選択部３８０から入力した場合には、車載カメラ２２０について予め設定されている検知閾値と、車載カメラ２２０によるセンシング結果のセンシング値との比較結果を用いて、障害物の検知判定を実行する。判定の結果、障害物を検知したものと判定した場合には、検知判定部３５０は、歩行者を検知した旨の検知結果を報知制御部３６０に出力する。すなわち、歩行者を検知しやすいという車載カメラ２２０の特性から、車載カメラ２２０によるセンシング結果の信頼度が高い状況（ケースＢ）では、歩行者を検知したものと決め打ちした報知を行う趣旨である。
【００７４】
検知判定部３５０は、レーダ２００および車載カメラ２２０によるセンシング結果（ケースＣ、該当ケースなしに該当）をセンシング結果選択部３８０から入力した場合には、レーダ２００および車載カメラ２２０について予め設定されている検知閾値と、レーダ２００および車載カメラ２２０によるセンシング結果のセンシング値との比較結果を用いて、障害物の検知判定を実行する。
【００７５】
判定の結果、「ケースＣ」で障害物を検知したものと判定した場合には、検知判定部３５０は、何か障害物を検知した旨の検知結果を報知制御部３６０に出力する。すなわち、レーダ２００および車載カメラ２２０の信頼度がともに低いことを加味して、障害物の種別を限定しない報知を行う趣旨である。
【００７６】
判定の結果、「該当ケースなし」で障害物を検知したものと判定された場合には、検知判定部３５０は、車両および歩行者を検知した旨の検知結果を報知制御部３６０に出力する。すなわち、レーダ２００および車載カメラ２２０の信頼度がともに高いことを加味して、車両および歩行者を検知したものと決め打ちした報知を行う趣旨である。
【００７７】
［検知装置による処理（実施例１）］
次に、図１４を用いて、実施例２に係る検知装置により処理を説明する。図１４は、実施例２に係る検知装置による処理の流れを示す図である。なお、実施例２に係る検知装置による処理は、以下に説明する点が実施例１とは異なる。
【００７８】
すなわち、センシング結果選択部３８０は、信頼度算出部３３０による信頼度算出結果のケース分類を実行し（ステップＳ３）、分類結果に応じて、障害物検知に採用するセンシング結果を選択する（ステップＳ４）。
【００７９】
具体的には、センシング結果選択部３８０は、例えば、図７または図９に示すような信頼度算出結果を信頼度算出部３３０から入力した場合には、レーダ２００によるセンシング結果が車載カメラ２２０によるセンシング結果よりも信頼度が高いケースＡに該当する（レーダの方が信頼度「高」の数が多い）ので、信頼度算出結果をケースＡに分類する。そして、センシング結果選択部３８０は、ケースＡに分類される場合には、レーダ２００によるセンシング結果を障害物検知に採用するセンシング結果として選択して、レーダ２００によるセンシング結果のみを検知判定部３５０に出力する。
【００８０】
また、センシング結果選択部３８０は、車載カメラ２２０によるセンシング結果がレーダ２００によるセンシング結果よりも信頼度が高いケースＢに該当する場合には、信頼度算出結果をケースＢに分類する。そして、センシング結果選択部３８０は、ケースＢに分類される場合には、車載カメラ２２０によるセンシング結果を障害物検知に採用するセンシング結果として選択して、車載カメラ２２０によるセンシング結果のみを検知判定部３５０に出力する。
【００８１】
また、センシング結果選択部３８０は、例えば、図８または図１０に示すような信頼度算出結果を入力した場合には、レーダ２００および車載カメラ２２０によるセンシング結果の信頼度が同等である（「低」と「高」が同数、信頼度「低」の数≧信頼度「高」の数）ケースＣに該当するので、信頼度算出結果をケースＣに分類する。
【００８２】
また、センシング結果選択部３８０は、例えば、レーダ２００および車載カメラ２２０によるセンシング結果の信頼度が同等であり、上記ケースＣとは異なり、信頼度「低」の数＜信頼度「高」の数である時には、該当ケースなしに分類する。
【００８３】
そして、センシング結果選択部３８０は、「ケースＣ」または「該当ケースなし」に分類される場合には、レーダ２００および車載カメラ２２０によるセンシング結果を障害物検知に採用するセンシング結果として選択して、レーダ２００および車載カメラ２２０によるセンシング結果および該当ケース（ケースＣあるいは該当ケースなし）を検知判定部３５０にそれぞれ出力する。
【００８４】
検知判定部３５０は、レーダ２００によるセンシング結果のみ（ケースＡに該当）をセンシング結果選択部３８０から入力した場合には、レーダ２００について予め設定されている検知閾値と、レーダ２００によるセンシング結果のセンシング値との比較結果を用いて、障害物の検知判定を実行する（ステップＳ５）。
【００８５】
判定の結果、検知判定部３５０は、「ケースＡ」で障害物を検知したものと判定した場合には（ステップＳ５肯定）、車両を検知した旨の検知結果を報知制御部３６０に出力し、報知制御部３６０は、車両を検知した旨をドライバに報知する（ステップＳ６）。すなわち、車両を検知しやすいというレーダ２００の特性から、レーダ２００によるセンシング結果の信頼度が高い状況（ケースＡ）では、車両を検知したものと決め打ちした報知を行う趣旨である。
【００８６】
また、検知判定部３５０は、判定の結果、「ケースＢ」で障害物を検知したものと判定された場合には、検知判定部３５０は、歩行者を検知した旨の検知結果を報知制御部３６０に出力し、報知制御部３６０は、歩行者を検知した旨をドライバに報知する（ステップＳ６）。すなわち、歩行者を検知しやすいという車載カメラ２２０の特性から、車載カメラ２２０によるセンシング結果の信頼度が高い状況（ケースＢ）では、歩行者を検知したものと決め打ちした報知を行う趣旨である。
【００８７】
また、検知判定部３５０は、判定の結果、「ケースＣ」で障害物を検知したものと判定した場合には（ステップＳ５肯定）、何か障害物を検知した旨の検知結果を報知制御部３６０に出力し、報知制御部３６０は、何か障害物を検知した旨をドライバに報知する（ステップＳ６）。すなわち、レーダ２００および車載カメラ２２０の信頼度がともに低いことを加味して、障害物の種別を限定しない報知を行う趣旨である。
【００８８】
また、報知制御部３５０は、判定の結果、「該当ケースなし」で障害物を検知したものと判定した場合には（ステップＳ５肯定）、車両および歩行者を検知した旨の検知結果を報知制御部３６０に出力し、報知制御部３６０は、車両を検知した旨をドライバに報知する（ステップＳ６）。すなわち、レーダ２００および車載カメラ２２０の信頼度がともに高いことを加味して、車両および歩行者を検知したものと決め打ちした報知を行う趣旨である。
【００８９】
［実施例２による効果］
上述してきたように、実施例２によれば、車両に搭載されるレーダや車載カメラによるセンシング結果を用いて障害物を検知する場合に、センシング結果の信頼度を加味できる。さらに、センシング結果の信頼度に応じて、障害物の検知に採用するセンシング結果を選択でき、選択されたセンシング結果に合わせて検知結果の報知内容を変更できる。
【００９０】
なお、上述してきた実施例１または実施例２に係る検知装置３００は、車両走行制御を実行するために車両に搭載される車両制御装置に適用することもできる。
【実施例３】
【００９１】
さて、これまで本発明に係る検知装置の一実施形態として実施例１について説明してきたが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下では、本発明に含まれる他の実施形態を説明する。
【００９２】
（１）装置構成等
図３または図１３に示した検知装置３００の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、検知装置３００の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られるものではない。
【００９３】
例えば、図３に示す検知閾値変更部３４０および検知判定部３５０を統合し、図１３に示すセンシング結果選択部３８０および検知判定部３５０を統合するなど、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。さらに、検知装置３００にて行なわれる各処理機能（図１２または図１４等参照）は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
【００９４】
（２）検知処理プログラム
また、上記の実施例で説明した装置の各種の処理（例えば、図１２または図１４等参照）は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータシステムで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図１５を用いて、上記の実施例と同様の機能を有する検知処理プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図１５は、検知処理プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
【００９５】
同図に示すように、コンピュータ４００は、入力部４１０、出力部４２０、ＨＤＤ４３０、ＲＡＭ４４０およびＣＰＵ４５０をバス５００で接続して構成される。
【００９６】
ここで、入力部４１０は、ユーザから各種データの入力を受け付ける。出力部４２０は、各種情報を表示する。ＨＤＤ４３０は、ＣＰＵ４５０による各種処理の実行に必要な情報を記憶する。ＲＡＭ４４０は、各種情報を一時的に記憶する。ＣＰＵ４５０は、各種演算処理を実行する。
【００９７】
そして、ＨＤＤ４３０には、図１５に示すように、上記の実施例に示した検知装置の各処理部と同様の機能を発揮する検知処理プログラム４３１と、検知処理用データ４３２とがあらかじめ記憶されている。なお、この検知処理プログラム４３１を適宜分散させて、ネットワークを介して通信可能に接続された他のコンピュータの記憶部に記憶させておくこともできる。
【００９８】
そして、ＣＰＵ４５０が、この検知処理プログラム４３１をＨＤＤ４３０から読み出してＲＡＭ４４０に展開することにより、図１５に示すように、検知処理プログラム４３１は検知処理プロセス４４１として機能するようになる。
【００９９】
すなわち、検知処理プロセス４４１は、検知処理用データ４３２等をＨＤＤ４３０から読み出して、ＲＡＭ４４０において自身に割り当てられた領域に展開し、この展開したデータ等に基づいて各種処理を実行する。
【０１００】
なお、検知処理プロセス４４１は、図３または図１３に示した検知装置３００の環境特定部３２０、信頼度算出部３３０、検知閾値変更部３４０（センシング結果選択部３８０）、検知判定部３５０および報知制御部３６０において実行される処理にそれぞれ対応する。
【０１０１】
なお、上記した検知処理プログラム４３１については、必ずしも最初からＨＤＤ４３０に記憶させておく必要はない。例えば、コンピュータ４００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」、さらには、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータ４００に接続される「他のコンピュータ（またはサーバ）」などに各プログラムを記憶させておき、コンピュータ４００がこれらから各プログラムを読み出して実行するようにしてもよい。
【０１０２】
（３）検知方法
上記の実施例で説明した装置により、以下のような検知方法が実現される。
【０１０３】
すなわち、各車載センサによるセンシング結果を取得した場合に、当該センシング結果取得時の環境条件および当該センシング結果が示す検知物に基づいて、車両周辺の障害物をセンシングする各車載センサからセンシング結果が取得された時の環境条件、または各車載センサのセンシング対象となる検知対象物にそれぞれ対応付けて、各車載センサによるセンシング結果の信頼度をそれぞれ記憶する信頼度記憶手段を参照し、センシング結果の信頼度を算出する信頼度算出ステップと（例えば、図１２のステップＳ１〜Ｓ２参照）、信頼度算出ステップにより算出された信頼度と、センシング結果とを用いて、障害物が検知されたか否かを判定する検知判定ステップと（例えば、図１２のステップＳ５参照）、を含んだ検知方法が実現される。
【産業上の利用可能性】
【０１０４】
以上のように、本発明に係る検知装置、検知方法および車両制御装置は、走行中の車両周辺に存在する障害物を検知する場合に有用であり、特に、車両に搭載されるレーダや車載カメラによるセンシング結果を用いて障害物を検知する場合に、センシング結果の信頼度を加味することに適する。
【図面の簡単な説明】
【０１０５】
【図１】実施例１に係る検知装置の概要および特徴を説明するための図である。
【図２】実施例１に係る検知装置の概要および特徴を説明するための図である。
【図３】実施例１に係る検知装置の構成を示す図である。
【図４】実施例１に係る信頼度テーブル１の構成例を示す図である。
【図５】実施例１に係る信頼度テーブル２の構成例を示す図である。
【図６】実施例１に係る信頼度テーブル３の構成例を示す図である。
【図７】実施例１に係る信頼度算出結果例を示す図である。
【図８】実施例１に係る信頼度算出結果例を示す図である。
【図９】実施例１に係る信頼度算出結果例を示す図である。
【図１０】実施例１に係る信頼度算出結果例を示す図である。
【図１１】実施例１に係る信頼度算出結果のケース分類基準例を示す図である。
【図１２】実施例１に係る検知装置による処理の流れを示す図である。
【図１３】実施例１に係る検知装置の構成を示す図である。
【図１４】実施例２に係る検知装置による処理の流れを示す図である。
【図１５】検知処理プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
【符号の説明】
【０１０６】
１００  環境センサ群
１１０  照度センサ
１２０  温度センサ
１３０  雨滴センサ
１４０  ジャイロセンサ
１５０  インフラ情報デバイス
２００  レーダ
２１０  レーダ認識部
２２０  車載カメラ
２３０  画像認識部
２４０  ディスプレイ
２５０  スピーカ
３００  検知装置
３１０  信頼度テーブル１
３１１  信頼度テーブル２
３１２  信頼度テーブル３
３２０  環境特定部
３３０  信頼度算出部
３４０  検知閾値変更部
３５０  検知判定部
３６０  報知制御部
３８０  センシング結果選択部
４００  コンピュータ
４１０  入力部
４２０  出力部
４３０  ＨＤＤ（Hard Disk Drive）
４３１  検知処理プログラム
４３２  検知処理用データ
４４０  ＲＡＭ（Random Access Memory）
４４１  検知処理プロセス
４５０  ＣＰＵ（Central Processing Unit）
５００  バス
【図１】
2010132056.tif 000003
【図２】
2010132056.tif 000004
【図３】
2010132056.tif 000005
【図４】
2010132056.tif 000006
【図５】
2010132056.tif 000007
【図６】
2010132056.tif 000008
【図７】
2010132056.tif 000009
【図８】
2010132056.tif 000010
【図９】
2010132056.tif 000011
【図１０】
2010132056.tif 000012
【図１１】
2010132056.tif 000013
【図１２】
2010132056.tif 000014
【図１３】
2010132056.tif 000015
【図１４】
2010132056.tif 000016
【図１５】
2010132056.tif 000017