(57)【要約】【課題】自車両が走行する道路上の障害物を誤検出することなく的確に検出することができる障害物検出装置を提供する。【解決手段】自車両が走行する道路上の障害物が環境認識センサであるミリ波レーダ３、カメラユニット４、ナビゲーションシステム５の検出情報に基づいて検出されると、その検出情報により特定される障害物の位置情報および画像情報が不要作動地点データベース２に記憶されている不要作動地点の位置情報および画像情報と照合される。そして、照合の結果、両者が相互に近似していれば障害物が実在しないものと判定され、両者が相互に近似していなければ障害物が実在するものと判定される。これにより、自車両が走行する道路上の障害物を誤検出することなく的確に検出することが可能となる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
環境認識センサの検出情報に応じて作動するプリクラッシュ対応デバイスを備えた自車両に設けられることで、自車両が走行する道路上の障害物を前記環境認識センサの検出情報に基づいて検出する障害物検出装置であって、
前記プリクラッシュ対応デバイスが不要に作動する不要作動地点に関する情報を記憶する不要作動地点情報記憶手段と、
前記環境認識センサの検出情報と前記不要作動地点に関する記憶情報との照合結果に応じて前記障害物の有無を判定する障害物判定手段とを備えていることを特徴とする障害物検出装置。
【請求項２】
前記不要作動地点は、自車両の平常運転状態で前記プリクラッシュ対応デバイスが作動する地点であることを特徴とする請求項１に記載の障害物検出装置。
【請求項３】
前記不要作動地点に関する情報は、不要作動地点を特定するための位置情報および不要作動地点付近の画像情報であることを特徴とする請求項１または２に記載の障害物検出装置。
【請求項４】
前記不要作動地点に関する情報は、不要作動地点を特定するための位置情報および不要作動地点で検出した障害物の形状情報であることを特徴とする請求項１または２に記載の障害物検出装置。
【請求項５】
前記不要作動地点に関する情報を自車両のオフラインによる走行シミュレーションによって求める走行シミュレーション手段を備えていることを特徴とする請求項１〜４の何れか１の請求項に記載の障害物検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自車両が走行する道路上の障害物を環境認識センサの検出情報に基づいてに検出する障害物検出装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
自車両が走行する道路上の障害物を環境認識センサの検出情報に基づいてに検出する装置として、例えば、特許文献１や特許文献２に記載の装置が従来一般に知られている。ここで、特許文献１には、障害物としての前方車両を正確に認識するために、前方探査レーダの検出結果に基づいて予測したカメラの画像領域について画像処理を行い、処理された画像の縦エッジから前方車両の車幅に関する特徴量を検出する技術が開示されている。
【０００３】
一方、特許文献２には、障害物としての歩行者等の対象物をガードレールや電柱等の静止物体と区別して精度良く検出するために、静止物体の位置とそのカメラ画像とを対応付けて記憶している地図データベースを参照することにより、検出した物体の位置およびカメラ画像が地図データベースに記憶された静止物体の位置およびカメラ画像と一致する場合には、検出した物体を歩行者等の対象物から除外する技術が開示されている。
【特許文献１】特開２００５−１４１５１７号公報
【特許文献２】特開２００７−３１０５７２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、自車両が走行する道路上の障害物を画像処理用のカメラにより検出する技術においては、自車両が走行する道路がガードレールのあるカーブ路である場合に、ガードレールを支持する複数のポールが縦エッジとして画像処理されることで、そのポールが所定幅を有する障害物として誤検出される虞がある。同様に、自車両が走行する道路の路面に敷き鉄板が敷設され、かつ、その付近に路面標示がある場合には、敷き鉄板の両サイドが縦エッジとして画像処理されることで、その敷き鉄板が所定幅を有する障害物として誤検出される虞がある。
【０００５】
そこで、本発明は、自車両が走行する道路上の障害物を誤検出することなく的確に検出することができる障害物検出装置を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係る障害物検出装置は、環境認識センサの検出情報に応じて作動するプリクラッシュ対応デバイスを備えた自車両に設けられることで、自車両が走行する道路上の障害物を環境認識センサの検出情報に基づいて検出する障害物検出装置であって、プリクラッシュ対応デバイスが不要に作動する不要作動地点に関する情報を記憶する不要作動地点情報記憶手段と、環境認識センサの検出情報と不要作動地点に関する記憶情報との照合結果に応じて障害物の有無を判定する障害物判定手段とを備えていることを特徴とする。
【０００７】
本発明に係る障害物検出装置では、自車両が走行する道路上の障害物が環境認識センサの検出情報に基づいて検出されると、その環境認識センサの検出情報と不要作動地点情報記憶手段に記憶されている不要作動地点に関する記憶情報とが障害物判定手段により照合され、その照合の結果、例えば両者が相互に近似していれば障害物が実在しないものと判定され、両者が相互に近似していなければ障害物が実在するものと判定される。
【０００８】
ここで、自車両が走行する道路上に障害物が実在せず、自車両が急減速や急操舵のない平常運転状態にあるにも拘わらずプリクラッシュ対応デバイスが作動する場合、その作動地点は、プリクラッシュ対応デバイスが不要に作動する不要作動地点ということができる。そこで、本発明の障害物検出装置において、不要作動地点は、自車両の平常運転状態でプリクラッシュ対応デバイスが作動する地点とするのが好ましい。
【０００９】
また、不要作動地点に関する情報は、自車両が走行する道路上に障害物が実在するか否かを判定するための情報であるため、本発明の障害物検出装置において、不要作動地点に関する情報は、不要作動地点を特定するための位置情報および不要作動地点付近の画像情報とするか、あるいは、不要作動地点を特定するための位置情報および不要作動地点で検出した障害物の形状情報とするのが好ましい。
【００１０】
ここで、不要作動地点に関する情報を自車両のオフラインによる走行シミュレーションによって求める走行シミュレーション手段を備えていると、不要作動地点に関する情報を効率的に求めることができるので好ましい。
【発明の効果】
【００１１】
本発明に係る障害物検出装置では、自車両が走行する道路上の障害物が環境認識センサの検出情報に基づいて検出されると、その環境認識センサの検出情報と不要作動地点情報記憶手段に記憶されている不要作動地点に関する記憶情報とが障害物判定手段により照合され、その照合の結果、例えば両者が相互に近似していれば障害物が実在しないものと判定され、両者が相互に近似していなければ障害物が実在するものと判定される。従って、本発明によれば、自車両が走行する道路上の障害物を誤検出することなく的確に検出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、図面を参照して本発明に係る障害物検出装置の最良の実施形態を説明する。ここで、参照する図面において、図１は一実施形態に係る障害物検出装置の構成を示す機能ブロック図、図２は図１に示した障害物検出ＥＣＵが走行シミュレーション手段として実行する一連の処理手順を示すフローチャート、図３は同障害物検出ＥＣＵが障害物判定手段として実行する一連の処理手順を示すフローチャートである。
【００１３】
一実施形態に係る障害物検出装置は、各種の環境認識センサの検出情報に応じて作動する各種のプリクラッシュ対応デバイスを備えた自車両に設けられることで、自車両が走行する道路上の障害物を環境認識センサの検出情報に基づいて検出する装置である。
【００１４】
この障害物検出装置は、プリクラッシュ対応デバイスが不要に作動する不要作動地点に関する情報を自車両のオフラインによる走行シミュレーションによって求める走行シミュレーション手段と、この走行シミュレーション手段が求めた不要作動地点に関する情報を記憶する不要作動地点情報記憶手段と、環境認識センサの検出情報と不要作動地点に関する記憶情報との照合結果に応じて障害物の有無を判定する障害物判定手段とを備えている。
【００１５】
ここで、走行シミュレーション手段および障害物判定手段は、図１に示す障害物検出ＥＣＵ（Electronic  Control  Unit）１のハードウェアおよびソフトウェアを利用して構成されており、この障害物検出ＥＣＵ１には、不要作動地点情報記憶手段としての不要作動地点データベース２が情報交換可能に接続されている。
【００１６】
この不要作動地点データベース２は、走行シミュレーション手段が後述するようにして求めた不要作動地点に関する情報、すなわち、不要作動地点を特定するための位置情報および不要作動地点付近の画像情報を記憶する。
【００１７】
障害物検出ＥＣＵ１には、自車両が走行する道路上の障害物を検出するための各種の環境認識センサとして、ミリ波レーダ３、カメラユニット４、ナビゲーションシステム５がそれぞれ検出情報を出力するように接続されている。
【００１８】
ミリ波レーダ３は、自車両が走行する道路の前方に向けてミリ波を出射し、その反射波を受けることで、自車両に対する障害物の距離、方位および相対速度を検出し、これらの検出情報の信号を障害物検出ＥＣＵ１に出力する。
【００１９】
カメラユニット４は、自車両が走行する道路の前方を撮影し、その画像情報の信号を障害物検出ＥＣＵ１に出力する。このカメラユニット４は、例えば単眼のＣＣＤカメラを有する構成であるが、赤外線カメラなどの暗視カメラを有する構成であってもよい。
【００２０】
ナビゲーションシステム５は、自車両の現在の絶対位置の情報を取得するためのＧＰＳ(Global  Positioning  System)受信機および自律航法装置、地図データを読み出すＤＶＤドライブ、自車両の少なくとも現在位置を地図上に重ねて画像表示するディスプレイなどを備えている。
【００２１】
このような障害物検出ＥＣＵ１は、プリクラッシュセーフティＥＣＵ(Electronic  Control  Unit)６に障害物の検出信号を出力可能に構成されており、このプリクラッシュセーフティＥＣＵ６は、プリクラッシュ警報器、プリクラッシュブレーキアシスト、プリクラッシュシートベルト、プリクラッシュブレーキなどと一般に呼称される各種のプリクラッシュ対応デバイス７に対してこれらを作動させる所定の指令信号を出力可能に構成されている。
【００２２】
なお、障害物検出ＥＣＵ１およびプリクラッシュセーフティＥＣＵ６は、入出力インターフェースＩ／Ｏ、Ａ／Ｄコンバータ、プログラムおよびデータを記憶したＲＯＭ(Read  Only  Memory)、入力データ等を一時記憶するＲＡＭ(Random  Access  Memory)、プログラムを実行するＣＰＵ(Central  Processing  Unit)等を備えている。
【００２３】
ここで、自車両が走行する道路上に障害物が実在せず、自車両が急減速や急操舵のない平常運転状態にあるにも拘わらずプリクラッシュ対応デバイス７が作動する場合、その作動地点は、プリクラッシュ対応デバイス７が不要に作動する不要作動地点ということができる。そこで、自車両が平常運転状態にあったか否かを判別するため、障害物検出ＥＣＵ１には、急減速の挙動を検出するための前後Ｇセンサ８と、急操舵の挙動を検出するための操舵角センサ９とがそれぞれ検出信号を出力するように接続されている。
【００２４】
次に、障害物検出ＥＣＵ１が実行する一連の処理手順を図２、図３に示すフローチャートに沿って順次説明する。ここで、図２のフローチャートは、障害物検出ＥＣＵ１が走行シミュレーション手段として実行する一連の処理の手順を示し、図３のフローチャートは、障害物検出ＥＣＵ１が障害物判定手段として実行する一連の処理の手順を示している。
【００２５】
自車両のオフラインによる走行シミュレーションによりプリクラッシュ対応デバイス７が不要に作動する不要作動地点に関する情報を蓄積するため、障害物検出ＥＣＵ１は、走行シミュレーション手段として図２のフローチャートに示す一連の処理を実行する。
【００２６】
まず、ステップＳ１０において障害物検出ＥＣＵ１は、ミリ波レーダ３、カメラユニット４およびナビゲーションシステム５の検出情報としてキャッシュメモリに記憶されている環境データを取得する。
【００２７】
つぎのステップＳ１１において障害物検出ＥＣＵ１は、取得した環境データに基づき、自車両が走行する道路上に障害物が検出された場合には、その障害物に自車両が衝突する可能性（衝突確率）および衝突までの余裕時間(ＴＴＣ(Time  To  Collision))を算出する。
【００２８】
続くステップＳ１２では、算出した衝突確率または衝突余裕時間(ＴＴＣ)に基づいて障害物の衝突可能性が高いか否かを判定し、衝突可能性が高い場合には、プリクラッシュ警報器、プリクラッシュブレーキアシスト、プリクラッシュシートベルト、プリクラッシュブレーキなどの内から作動させるべきプリクラッシュ対応デバイス７を選択してデバイスフラグをＯＮとする。
【００２９】
つぎのステップＳ１３では、デバイスフラグがＯＮであるか否かを判定し、判定結果がＮＯであってデバイスフラグがＯＮでなければリターンに進む。一方、判定結果がＹＥＳであってデバイスフラグがＯＮであれば、続くステップＳ１４において障害物検出ＥＣＵ１は、前後Ｇセンサ８が検出した前後Ｇ信号と操舵角センサ９が検出した操舵角信号とをキャッシュメモリから取得する。
【００３０】
つぎのステップＳ１５において障害物検出ＥＣＵ１は、ステップＳ１４で取得した前後Ｇ信号と操舵角信号とに基づき、自車両が急減速または急操舵のない平常運転状態にあったか否かを判別する。この判定結果がＮＯであって自車両が急減速または急操舵を伴う衝突回避の挙動にあった場合には、ステップＳ１２で選択されたプリクラッシュ対応デバイス７が衝突回避の必要性に応じて作動するものと見做してリターンに進む。
【００３１】
一方、ステップＳ１５の判定結果がＹＥＳであって自車両が平常運転状態の場合には、ステップＳ１２で選択されたプリクラッシュ対応デバイス７が衝突回避の必要性がないにも拘わらず不要に作動するものと見做してステップＳ１６に進む。
【００３２】
ステップＳ１６において障害物検出ＥＣＵ１は、ステップＳ１２でデバイスフラグをＯＮした際の自車両の走行地点をプリクラッシュ対応デバイス７が不要に作動する不要作動地点と認定し、その不要作動地点でナビゲーションシステム５が検出した自車両の絶対位置の情報と、その不要作動地点でカメラユニット４が撮影した不要作動地点付近の画像情報とをキャッシュメモリから取得する。
【００３３】
続くステップＳ１７において障害物検出ＥＣＵ１は、不要作動地点として取得した自車両の絶対位置の情報および不要作動地点付近の画像情報を不要作動地点に関する情報として不要作動地点データベース２に登録する。
【００３４】
その後、障害物検出ＥＣＵ１は、自車両の走行シミュレーションとしてステップＳ１０〜Ｓ１７の一連の処理を繰り返すことにより、不要作動地点に関する情報を不要作動地点データベース２に順次登録して蓄積する。
【００３５】
一方、自車両の走行中に道路上の障害物を誤検出することなく的確に検出するため、障害物検出ＥＣＵ１は、障害物判定手段として図３のフローチャートに示す一連の処理を実行する。
【００３６】
まず、ステップＳ２０において障害物検出ＥＣＵ１は、ミリ波レーダ３の検出信号に基づき、自車両に対する障害物の相対位置を算出する。この相対位置は、時刻ｔにおける障害物の位置をＰｃ(ｘｃ(ｔ)，ｙｃ(ｔ))とするとき、ミリ波レーダ３により検出された観測値(ｌ(ｔ)，θ(ｔ))から、ｘｃ(ｔ)＝ｌ＊ｃｏｓ(θ(ｔ))、ｙｃ(ｔ)＝ｌ＊ｓｉｎ(θ(ｔ))として与えられる。
【００３７】
つぎのステップＳ２１において障害物検出ＥＣＵ１は、カメラユニット４が撮影した画像上に、ステップＳ２０で算出した障害物の相対位置に対応する画像位置を求め、その位置を中心に所定のマージン(固定枠または距離に応じた可変枠)を持たせた矩形領域を画像上に設定する。なお、このような処理を行うための計算が容易にできるように、車両座標系に対する画像座標系の位置関係が予めキャリブレーション等により求められている。
【００３８】
ステップＳ２２では、画像上に設定された矩形領域内において、例えば障害物の幅を特定するための特徴量として縦エッジ成分を抽出する。そして、ステップＳ２３では、抽出した縦エッジ成分によるエッジ画像のヒストグラムのピーク値を検出することで障害物の幅を推定する。
【００３９】
続くステップＳ２４では、ステップＳ２０で算出した自車両に対する障害物の相対位置と、ステップＳ２２で推定した障害物の幅とに基づいて障害物領域を特定し、その障害物に自車両が衝突する可能性（衝突確率）および衝突までの余裕時間(ＴＴＣ(Time  To  Collision))を算出した上で、障害物の衝突可能性が高いか否かを判定する。
【００４０】
ステップＳ２４の判定結果がＮＯであって障害物の衝突可能性が低ければ、エンドに進んで一連の処理を終了するが、判定結果がＹＥＳであって障害物の衝突可能性が高ければ、つぎのステップＳ２５に進んで障害物の絶対位置を算出する。
【００４１】
ステップＳ２５では、ステップＳ２０で算出した障害物の相対位置Ｐｃ(ｘｃ(ｔ)，ｙｃ(ｔ))を地上固定座標系で見た絶対位置Ｐａ(ｘａ(ｔ)，ｙａ(ｔ))に変換することで障害物の絶対位置を算出する。なお、このような座標変換処理は、ナビゲーションシステム５のＧＰＳ受信機が検出する絶対位置情報を利用して地上固定座標系に対する自車両の車両座標系の相対位置関係を推定することにより、容易に行うことができる。
【００４２】
つぎのステップＳ２６において障害物検出ＥＣＵ１は、ステップＳ２５で算出した障害物の絶対位置の情報と、不要作動地点データベース２(図１参照)に不要作動地点として蓄積されている自車両の絶対位置の情報とを照合することにより、障害物の絶対位置と不要作動地点の絶対位置との間の距離が所定の閾値内であるか否かを判定する。すなわち、障害物の絶対位置が不要作動地点の近傍位置であるか否かを判定する。
【００４３】
ステップＳ２６の判定結果がＮＯであって障害物の絶対位置が不要作動地点の近傍位置ではない場合には、自車両が走行する道路上に衝突可能性の高い障害物が実在するものと推定してステップＳ２７に進む。そして、障害物検出ＥＣＵ１は、ステップＳ２７でプリクラッシュセーフティＥＣＵ６に所定の指令信号を出力することにより、プリクラッシュ対応デバイス７を適切に作動させた後、エンドに進んで一連の処理を終了する。これにより、障害物との衝突が未然に回避されることとなる。
【００４４】
一方、ステップＳ２６の判定結果がＹＥＳであって障害物の絶対位置が不要作動地点の近傍位置である場合、それだけでは自車両が走行する道路上に衝突可能性の高い障害物が実在しないとは断定できない。そこで、続くステップＳ２８において障害物検出ＥＣＵ１は、ステップＳ２１で設定した矩形領域の画像情報と、不要作動地点データベース２に蓄積されている不要作動地点付近の画像情報とを照合することにより、両者の画像情報が相互に近似しているか否かを判定する。
【００４５】
なお、ステップＳ２８における判定は、画像処理技術として一般に知られている相関演算、正規化相関などの手法により両画像情報の一致度を演算し、その一致度が予め設定された所定の閾値以上であるか否かによって行うことがきる。この場合、両画像情報の一致度が閾値以上であれば両画像情報が相互に近似しているものと判定し、両画像情報の一致度が閾値未満であれば両画像情報が相互に近似していないものと判定する。
【００４６】
ステップＳ２８の判定結果がＮＯであって両画像情報が相互に近似していない場合、不要作動地点の近傍に衝突可能性の高い別途の障害物が実在するものと推定してステップＳ２７に進む。これにより、プリクラッシュ対応デバイス７が適切に作動して障害物との衝突が未然に回避されることとなる。
【００４７】
一方、ステップＳ２８の判定結果がＹＥＳであって両画像情報が相互に近似している場合、自車両が走行する道路上には衝突可能性の高い障害物が実在しないものと断定し、そのままエンドに進んで一連の処理を終了する。
【００４８】
以上説明したように、一実施形態の障害物検出装置では、自車両が走行する道路上の障害物がミリ波レーダ３およびカメラユニット４の検出情報に基づいて検出されると、その障害物の位置情報および画像情報と、不要作動地点データベース２に蓄積されている不要作動地点の位置情報および不要作動地点付近の画像情報とが照合される。そして、両者が相互に近似していなければ、自車両が走行する道路上に障害物が実在するものと判定されるが、両者が相互に近似していれば、障害物は実在しないものと判定される。
【００４９】
従って、自車両が走行する道路上に障害物として誤検出され易い物体、例えば図４に示すような右カーブ路の路側に沿って立設されたガードレールＧＲの支柱Ｐｌや、図５に示すような路面標示Ｐｎの近傍に敷設された敷き鉄板ＳＰが存在する場合であっても、これらを道路上には実存しない障害物として排除することが可能となり、道路上に実存する障害物のみを的確に検出することができる。
【００５０】
本発明に係る障害物検出装置は、前述した一実施形態に限定されるものではない。例えば、他の実施形態として、図１に示したミリ波レーダ３をこれより角度分解能の高いレーザレーダに変更すると共に、障害物検出ＥＣＵ１が障害物判定手段として実行する一連の処理を図３のフローチャートとは若干異なる図６のフローチャートに示す一連の処理に変更してもよい。
【００５１】
ここで、他の実施形態としての図６のフローチャートにおけるステップＳ３０〜Ｓ３８の各処理は、一実施形態としての図３のフローチャートにおけるステップＳ２０〜Ｓ２８の各処理にそれぞれ対応しており、ステップＳ３１〜Ｓ３３、Ｓ３８を除くステップＳ３０、Ｓ３４、Ｓ３５、Ｓ３６、Ｓ３７の各各処理は、図３のフローチャートにおけるステップＳ２０、Ｓ２４、Ｓ２５、Ｓ２６、Ｓ２７の各処理と略同様である。そこで、他の実施形態としての図６のフローチャートについては、ステップＳ３１〜Ｓ３３、Ｓ３８の処理についてのみ説明する。
【００５２】
ステップＳ３１では、ステップＳ３０で算出した障害物の相対位置の点群について、距離が近接した点群をまとめるクラスタリング処理を行う。このクラスタリング処理によって、点群データの連続する部分が一つの障害物の塊としてみなされ、障害物が相互に離間して複数存在する場合には、それらの障害物が分離して抽出される。
【００５３】
つぎのステップＳ３２では、ステップＳ３１のクラスタリングにより抽出した一つの障害物の塊について、最も外側に位置する点を結び、それらの点の点列データを障害物の形状情報として抽出する。その際、障害物の位置を表す代表値として重心の座標を算出する。そして、続くステップＳ３３では、ステップＳ３２で障害物の形状情報として抽出した点列データから、自車両に対して垂直方向の距離を障害物の幅として推定する。
【００５４】
ステップＳ３８では、ステップＳ３２で抽出された障害物の形状情報と、不要作動地点データベース２に蓄積されている不要作動地点付近の物体の形状情報とを照合することにより、両者の形状情報が相互に近似しているか否かを判定する。
【００５５】
このような本発明の他の実施形態では、レーザレーダの検出情報に基づいて障害物が検出されると、その障害物の位置情報および形状情報が不要作動地点データベース２に蓄積されている不要作動地点の位置情報および不要作動地点付近の物体の形状情報と照合され、両者の形状情報が相互に近似していなければ、自車両が走行する道路上に障害物が実在するものと判定されるが、両者の形状情報が相互に近似していれば、障害物は実在しないものと判定される。
【００５６】
従って、図４に示したようなガードレールＧＲの支柱Ｐｌや、図５に示したような路面標示Ｐｎの近傍の敷き鉄板ＳＰなどを道路上には実存しない障害物として排除することが可能となり、道路上に実存する障害物のみを的確に検出することができる。
【００５７】
ここで、一実施形態および他の実施形態の障害物検出装置において、カメラユニット４が撮影する不要作動地点付近の画像情報は、自然光を光源とする昼間の画像情報と、ヘッドランプ等を光源とする夜間の画像情報とでは大きく異なる。そこで、昼夜に拘わらず不要作動地点付近の画像情報の照合が的確に行えるようにするため、不要作動地点データベース２には、昼夜２パターンの画像情報を蓄積しておき、照合時の時刻に応じて昼夜２パターンの画像情報を切り替えて参照するようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００５８】
【図１】本発明の一実施形態に係る障害物検出装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図２】図１に示した障害物検出ＥＣＵが走行シミュレーション手段として実行する一連の処理手順を示すフローチャートである。
【図３】同障害物検出ＥＣＵが障害物判定手段として実行する一連の処理手順を示すフローチャートである。
【図４】道路上の障害物として誤検出され易い一例であるガードレールの支柱を示す道路の見取り図である。
【図５】道路上の障害物として誤検出され易い他の例である敷き鉄板を示す道路の見取り図である。
【図６】同障害物検出ＥＣＵが他の実施形態の障害物判定手段として実行する一連の処理手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００５９】
１…障害物検出ＥＣＵ、２…不要作動地点データベース、３…ミリ波レーダ、４…カメラユニット、５…ナビゲーションシステム、６…プリクラッシュセーフティＥＣＵ、７…プリクラッシュ対応デバイス、８…前後Ｇセンサ、９…操舵角センサ。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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