(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
多数のビームの集合よりなる電磁波で物体を少なくとも一方向に走査し、その反射波を受信することで物体の存在を検知する物体検知装置において、
電磁波のビーム毎に受信結果を検知する検知手段と、
隣接する受信信号が得られたビームの受信結果を統合する受信結果統合手段と、
受信結果統合手段の統合結果に基づいて少なくとも物体の方位を算出する演算手段と、を備え、
前記電磁波の走査範囲は測定回数がそれぞれ異なる複数の検知エリアに分割されており、前記受信結果統合手段は、検知エリア毎に前記ビームの受信結果が得られた複数の距離データ番号の平均値を求めるとともに、検知エリア内における最後の距離データ番号から該検知エリアにおける測定回数を求め、前記平均値を前記測定回数で除算することにより前記統合結果を得ることを特徴とする物体検知装置。
【請求項２】
多数のビームの集合よりなる電磁波で物体を少なくとも一方向に走査し、その反射波を受信することで物体の存在を検知する物体検知装置において、
ランダムな時間間隔で送信される電磁波のビーム毎に受信結果を検知する検知手段と、
隣接する受信信号が得られたビームの受信結果を統合する受信結果統合手段と、
受信結果統合手段の統合結果に基づいて少なくとも物体の方位を算出する演算手段と、
を備え、
前記電磁波の走査範囲は複数の検知エリアに分割されており、前記受信結果統合手段は検知エリア毎に受信結果を統合し、前記受信結果統合手段は、検知エリアにおける走査開始から所定周期でカウントを行うとともに各々のビームが送信された時点でのカウント値を記憶し、ビームの受信結果と該受信結果に対応する前記カウント値とに基づいて該受信結果を統合することを特徴とする物体検知装置。
【請求項３】
前記受信結果統合手段は物体が検知された検知エリアの走査方向における両端の中間位置を求め、前記物体の距離が所定値以下のときに前記演算手段は前記中間位置に基づき物体の方位を求めることを特徴とする、請求項１または２に記載の物体検知装置。
【請求項４】
前記受信結果統合手段は複数の受信結果の平均値を求めるものであることを特徴とする、請求項２または３に記載の物体検知装置。
【請求項５】
前記受信結果統合手段は複数の受信結果のうちの最小値および最大値の平均値を求めるものであることを特徴とする、請求項２または３に記載の物体検知装置。
【請求項６】
前記検知エリア内に前記受信結果統合手段の複数の統合結果が得られたとき、前記演算手段は距離が近いものから所定数の物体を選択し、その物体の少なくとも方位を算出することを特徴とする、請求項１〜５の何れかに記載の物体検知装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、レーザーやミリ波よりなる電磁波を物体に向けて送信し、その反射波を受信することにより前記物体の距離および方位を検知する物体検知装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
図１４は自車の前方を走行する前走車、標識や歩道橋のような固定物、路上の落下物等のターゲットの距離や方位を検知するための物体検知装置の機能を示すもので、車両の前部に設けたレーダー装置から前方に送信される電磁波でターゲットを上下方向および左右方向に走査し、ターゲットにより反射された反射波を受信することにより自車を基準としたターゲットの距離および方位を検知するようになっている。
【０００３】
例えば図１４（Ａ）に示す従来の物体検知装置は、レーダー装置から前方に送信される電磁波が１００ｍ前方で幅２８ｍの走査範囲に放射状に拡散するため、ターゲットの左右の方位を検知するための検知エリアを左右方向に５６等分した場合には、自車の４０ｍ前方では１本の検知エリアの幅が０．２ｍになってターゲットの左右の方位の分解能が０．２ｍになるが、自車の８０ｍ前方では１本の検知エリアの幅が０．４ｍになってターゲットの左右の方位の分解能が０．４ｍに低下してしまう。その理由は後から詳述する。そこで、自車から遠い位置での分解能を高めるべく、図１４（Ｂ）に示すように走査範囲を前述の２倍の１１２の検知エリアに分割すれば、自車の４０ｍ前方では左右の方位の分解能を０．１ｍに高め、自車の８０ｍ前方では左右の方位の分解能を０．２ｍに高めることができる。
【０００４】
ところで、上記図１４（Ａ）の走査範囲をラジアンで表記した図１５（Ａ）に示すように、左右方向の走査範囲である２８０ｍｒａｄを５６等分した１本の検知エリアの検知角が５ｍｒａｄであり、走査範囲を１回走査する間に１６８０回の距離測定を行うとすると、１本の検知エリアについて３０回の距離測定が行われることになる（図１５（Ｂ）参照）。しかしながら、図１５（Ｃ）に示すように前記１６８０回の距離測定の回数を変更せずに、検知エリアの数を５６から１１２に増加させると、１本の検知エリアについて１５回の距離測定しか行われなくなり、ターゲットの検知能力の低下、ターゲットの距離測定精度の低下、検知エリア数の増加による演算負荷の増加、近距離での分解能が必要以上に高くなることによる無駄な演算負荷の増加等の問題が発生する。
【０００５】
次に、図１４（Ａ）および図１５（Ａ），（Ｂ）に示した従来技術において、ターゲットの左右の方位の分解能を高められない理由を以下に説明する。
【０００６】
【表１】
0003685970.tif 000002
【０００７】
表１は、走査範囲の左端の検知エリア１の距離計測データを示すものである。検知エリア１の距離データNo. に対応する第１ビーム〜第３０ビームのうちの第４、第５、第６、第８、第９、第１０，第１１、第２５、第２９ビームについて距離データが得られたとする。それら９個の距離データのうち第２５ビームおよび第２９ビームの距離データは距離データが得られた他のデータと相互に離散した単独データであるため、ノイズデータであると判断して除外する。そして、残りの第４、第５、第６、第８、第９、第１０、第１１ビームの７個の距離データは相互に纏まっており、かつ計測誤差を考慮した範囲（例えば、±２ｍの範囲）内に収まっているため、これらをターゲットの距離データとして採用する。
【０００８】
続いて、第４、第５、第６、第８、第９、第１０、第１１ビームの７個の距離データを全て加算した結果を距離データ数７で除算することにより、自車からターゲットまでの距離を算出する。即ち、７個の距離データの加算値は、８０．２＋８０．８＋７９．２＋８１．３＋８０．１＋８２．２＋７８．６＝５６２．４であり、これを７で除算した５６２．４÷７＝８０．３４が自車からターゲットまでの距離となる。図１６において、従来の手法では、ターゲットの方位は該ターゲットが検知エリア１の中央に在ると仮定しており、走査範囲は車体前方から左右にそれぞれ１４０ｍｒａｄであり、かつ各検知エリアの幅が５ｍｒａｄであることから、この場合のターゲットの方位は自車の前方を基準として左側に１４０−５／２＝１３７．５ｍｒａｄとなる。
【０００９】
従って、自車位置を原点としたターゲットの極座標Ｔ（Ｒ，θ）は、
Ｔ（Ｒ，θ）＝（８０．３４ｍ，１３７．５ｍｒａｄ）      …（１）
となる。これを自車位置を原点とし、車体前後方向をＸ、車体左右方向をＹとする直交座標（Ｘ，Ｙ）に変換すると、ターゲットの位置はＸ＝８０．３４×ｃｏｓ（１３７．５ｍｒａｄ）＝７９．５８ｍとなり、Ｙ＝８０．３４×ｓｉｎ（１３７．５ｍｒａｄ）＝１１．０１ｍとなる。これらの小数点以下第２桁を切り捨てると、ターゲットの最終的な位置座標Ｔは、
Ｔ（Ｘ，Ｙ）＝（７９．５ｍ，１１．０ｍ）          …（２）
で与えられる。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来のものは、１本の検知エリア内で検知されたターゲットが該検知エリアの左右方向中央位置に在るものと仮定してターゲットの座標を算出しているので、図１４の例では自車位置の８０ｍ前方で０．４ｍの分解能を得るのが限界であり、自車位置からターゲットまでの距離が増加するに伴ってターゲットの左右の方位に大きな誤差が発生する問題があった。
【００１１】
本発明は前述の事情に鑑みてなされたもので、検知エリアの数やビームの数を増加させることなくターゲットの方位の分解能を高めることを目的とする。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、請求項１に記載され発明によれば、多数のビームの集合よりなる電磁波で物体を少なくとも一方向に走査し、その反射波を受信することで物体の存在を検知する物体検知装置において、電磁波のビーム毎に受信結果を検知する検知手段と、隣接する受信信号が得られたビームの受信結果を統合する受信結果統合手段と、受信結果統合手段の統合結果に基づいて少なくとも物体の方位を算出する演算手段とを備え、前記電磁波の走査範囲は測定回数がそれぞれ異なる複数の検知エリアに分割されており、前記受信結果統合手段は、検知エリア毎に前記ビームの受信結果が得られた複数の距離データ番号の平均値を求めるとともに、検知エリア内における最後の距離データ番号から該検知エリアにおける測定回数を求め、前記平均値を前記測定回数で除算することにより前記統合結果を得ることを特徴とする物体検知装置が提案される。
【００１３】
上記構成によれば、電磁波のビーム毎に受信結果を検知し、隣接する受信信号が得られたビームの受信結果を統合した結果に基づいて少なくとも物体の方位を算出するので、受信信号が得られた特定のビームと物体との関係に基づいて該物体の方位の分解能を高めることができる。特に、電磁波の走査範囲を測定回数がそれぞれ異なる複数の検知エリアに分割し、各々の検知エリア毎にビームの受信結果が得られた複数の距離データ番号の平均値を求める際に、検知エリア内における最後の距離データ番号から該検知エリアにおける測定回数を求め、前記平均値を前記測定回数で除算することにより前記統合結果を得るので、各々の検知エリア内における測定回数が変化しても物体の方位を支障なく検知することができる。
【００１４】
また請求項２に記載された発明によれば、多数のビームの集合よりなる電磁波で物体を少なくとも一方向に走査し、その反射波を受信することで物体の存在を検知する物体検知装置において、ランダムな時間間隔で送信される電磁波のビーム毎に受信結果を検知する検知手段と、隣接する受信信号が得られたビームの受信結果を統合する受信結果統合手段と、受信結果統合手段の統合結果に基づいて少なくとも物体の方位を算出する演算手段とを備え、前記電磁波の走査範囲は複数の検知エリアに分割されており、前記受信結果統合手段は検知エリア毎に受信結果を統合し、前記受信結果統合手段は、検知エリアにおける走査開始から所定周期でカウントを行うとともに各々のビームが送信された時点でのカウント値を記憶し、ビームの受信結果と該受信結果に対応する前記カウント値とに基づいて該受信結果を統合することを特徴とする物体検知装置が提案される。
【００１５】
上記構成によれば、電磁波のビーム毎に受信結果を検知し、隣接する受信信号が得られたビームの受信結果を統合した結果に基づいて少なくとも物体の方位を算出するので、受信信号が得られた特定のビームと物体との関係に基づいて該物体の方位の分解能を高めることができる。特に、電磁波の走査範囲を複数の検知エリアに分割して各々の検知エリア毎に受信結果を統合する際に、検知エリアにおける走査開始から所定周期でカウントを行うとともにランダムな時間間隔で送信される各々のビームが送信された時点でのカウント値を記憶し、ビームの受信結果と該受信結果に対応する前記カウント値とに基づいて該受信結果を統合するので、ビームを送信する時間間隔が不均一であっても物体の方位を支障なく検知し、他の物体検知装置からのビームを誤検知して検知精度が低下するのを防止することができる。
【００１６】
また請求項３に記載された発明によれば、請求項１または２の構成に加えて、前記受信結果統合手段は物体が検知された検知エリアの走査方向における両端の中間位置を求め、前記物体の距離が所定値以下のときに前記演算手段は前記中間位置に基づき物体の方位を求めることを特徴とする物体検知装置が提案される。
【００１７】
上記構成によれば、物体の距離が所定値以下のときに、物体が検知された検知エリアの両端の中間位置に基づき物体の方位を求めるので、方位の分解能が既に充分に高い近距離の物体について、方位の演算を簡略化して演算負荷を軽減することができる。
【００１８】
また請求項４に記載された発明によれば、請求項２または３の構成に加えて、前記受信結果統合手段は複数の受信結果の平均値を求めるものであることを特徴とする物体検知装置が提案される。
【００１９】
上記構成によれば、複数の受信結果の平均値を求めることにより受信結果を統合するので、物体の中心位置の方位を精密に検知することができる。
【００２０】
また請求項５に記載された発明によれば、請求項２または３の構成に加えて、前記受信結果統合手段は複数の受信結果のうちの最小値および最大値の平均値を求めるものであることを特徴とする物体検知装置が提案される。
【００２１】
上記構成によれば、受信結果のうちの最小値および最大値の平均値を求めることにより受信結果を統合するので、方位の演算を簡略化して演算負荷を軽減することができる。
【００２２】
また請求項６に記載された発明によれば、請求項１〜５の何れかの構成に加えて、前記検知エリア内に前記受信結果統合手段の複数の統合結果が得られたとき、前記演算手段は距離が近いものから所定数の物体を選択し、その物体の少なくとも方位を算出することを特徴とする物体検知装置が提案される。
【００２３】
上記構成によれば、複数の統合結果が得られたときに距離が近い物体から優先的に該物体の少なくとも方位を算出するので、自車との接触の可能性が最も高い物体の方位を確実に検知することができる。
【００２４】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を、添付図面に示した本発明の実施例に基づいて説明する。  図１〜図９は本発明の第１実施例を示すもので、図１は物体検知装置のブロック図、図２は物体検知装置の斜視図、図３は走査方式の説明図、図４および図５は距離計測処理部の各バッファの構成を示す図、図６は作用を説明するフローチャートの第１分図、図７は作用を説明するフローチャートの第２分図、図８は作用を説明するフローチャートの第３分図、図９はターゲットの移動軌跡の検知結果を示す図である。
【００２５】
図１〜図３に示すように、例えば前走車よりなるターゲットの距離および方位を検知するための物体検知装置は、送光部１と、送光走査部２と、受光部３と、受光走査部４と、距離計測処理部５とから構成される。送光部１は、送光レンズを一体に備えたレーザーダイオード１１と、レーザーダイオード１１を駆動するレーザーダイオード駆動回路１２とを備える。送光走査部２は、レーザーダイオード１１が出力したレーザーを反射させる送光ミラー１３と、送光ミラー１３を上下軸１４周りに往復回動させるモータ１５と、モータ１５の駆動を制御するモータ駆動回路１６とを備える。送光ミラー１３から出るレーザービームは左右幅が制限されて上下方向に細長いパターンを持ち、それが所定周期で左右方向に走査される。
【００２６】
受光部３は、受光レンズ１７と、受光レンズ１７で収束させた反射波を受けて電気信号に変換するフォトダイオード１８と、フォトダイオード１８の出力信号を増幅する受光アンプ回路１９とを備える。受光走査部４は、ターゲットからの反射波を反射させて前記フォトダイオード１８に導く受光ミラー２０と、受光ミラー２０を左右軸２１周りに往復回動させるモータ２２と、モータ２２の駆動を制御するモータ駆動回路２３とを備える。受光ミラー２０によって前記所定周期よりも短い周期で上下方向に走査される受光エリアは、上下幅が制限されて左右方向に細長いパターンを持つ。
【００２７】
距離計測処理部５は、送信されたビームの反射波のそれぞれの受信結果から距離および方位のデータを得る検知手段２４と、検知手段２４で得た複数のデータを後述する手法で取捨選択して統合する受信結果統合手段２５と、受信結果統合手段２５で統合したデータに基づいて目的とするターゲットの距離および方位を算出する演算手段２６と、前記送光部１、送光走査部２、受光部３、受光走査部４、検知手段２４、受信結果統合手段２５および演算手段２６を制御する制御回路２７とを備える。
【００２８】
而して、前記図１６に示したように、走査範囲は自車の正面の方向を基準として左右に各１４０ｍｒａｄの角度を持ち、その走査範囲は各５ｍｒａｄの角度を有して左右方向に分割された５６個の検知エリアからなり、各々の検知エリアには各々３０本のビームが含まれる。従って、走査範囲を１回走査する間に１６８０本のビームによる距離測定が行われることになる。
【００２９】
前述したように、走査範囲の最も左側に位置する検知エリア１において、３０本のビームにより得られたターゲットのデータが表１に示される。本実施例では、「従来の技術」の欄で説明した手法と異なる手法で表１のデータを処理することにより、ターゲットの方位を一層精密に検知するようになっている。
【００３０】
即ち、従来と同様に９個の距離データのうち第２５ビームおよび第２９ビームの距離データは距離データが得られた他のデータと相互に離散した単独の距離データであるため、それらはノイズデータであると判断して除外する。また同様にして、纏まった第４、第５、第６、第８、第９、第１０、第１１ビームの７個の距離データの平均値を算出し、その平均値を自車位置からターゲットまでの距離（８０．３４ｍ）とする。
【００３１】
続いて、ターゲットの方位を検知する。第４、第５、第６、第８、第９、第１０、第１１ビームの７本のビームの番号の加算値は、４＋５＋６＋８＋９＋１０＋１１＝５３であり、これをビーム数７で除算した７．５７がターゲットの中央に対応するビームの番号になる。ビーム１本の幅は５／３０ｍｒａｄであるため、ビーム７．５７本分の幅は（５／３０）×７．５７＝１．３ｍｒａｄになり、従って、自車位置の前方を基準としたターゲットの方位は走査範囲の左端から右側に１．３ｍｒａｄ離れた方位、つまり自車の前方から左側に１３８．７ｍｒａｄの方位がターゲットの正確な方位になる。
【００３２】
このようにして得られたターゲットの極座標Ｔ（Ｒ，θ）＝（８０．３４ｍ，１３８．７ｍｒａｄ）を直交座標Ｔ（Ｘ，Ｙ）に変換すると、ターゲットの位置はＸ＝８０．３４×ｃｏｓ（１３８．７ｍｒａｄ）＝７９．５７ｍとなり、Ｙ＝８０．３４×ｓｉｎ（１３８．７ｍｒａｄ）＝１１．１１ｍとなる。これらの小数点以下第２桁を切り捨てると、ターゲットの最終的な位置座標Ｔは、Ｔ（Ｘ，Ｙ）＝（７９．５ｍ，１１．１ｍ）で与えられる。
【００３３】
而して、自車位置を原点としたターゲットの極座標Ｔ（Ｒ，θ）は、
Ｔ（Ｒ，θ）＝（８０．３４ｍ，１３８．７ｍｒａｄ）      …（３）
で与えられ、これを変換した直交座標Ｔ（Ｘ，Ｙ）は、
Ｔ（Ｘ，Ｙ）＝（７９．５ｍ，１１．１ｍ）          …（４）
で与えられる。
【００３４】
（１）式および（３）式を比較すると明らかなように、従来の手法を採用した（１）式のθ座標は単に検知エリア１の中央位置をターゲットの方位としているのに対し、（３）式のθ座標は検知エリア１内の実際のターゲットの方位を表しているため、その精度が１．２ｍｒａｄ向上していることが分かる。そして（１）式および（３）式の極座標を直交座標に変換した（２）式および（４）式を比較すると明らかなように、Ｙ座標の値が０．１ｍ異なっていて本実施例の手法の方が高い精度が得られることが分かる。
【００３５】
次に、距離計測処理部５において行われる前記ターゲットの位置座標Ｔの算出過程を、図４および図５に基づいて説明する。
【００３６】
受光部３から距離計測処理部５の検知手段２４に入力された検知エリア１の第１ビーム、第２ビーム、第３ビーム…の距離データは、受信結果統合手段２５の「エリアNo. 」の欄に「１」として記憶され、「エリア起点角」の欄には走査領域の左端位置である「−０．１４ｒａｄ」が入力され、「エリア分解能」の欄には１つの検知エリアの幅である「０．００５ｒａｄ」が記憶され、「最後の距離データNo. 」の欄には検知エリア１の３０本のビームの最後のビームNo. である「３０」が入力される。「最後の距離データNo. 」である３０は本実施例では固定値である。
【００３７】
また距離計測処理部５の受信結果統合手段２５には複数の距離算出バッファが設けられており、最初に検知された「距離データ」がその「距離データNo. 」（つまりビームの番号４）と共に「バッファ１」に記憶される。その次に得られた距離データ（ここではNo. ５のデータ）が、既に距離データが記憶されたバッファ（ここではバッファ１）の距離データに対して±２ｍ以内の場合は同一のバッファ（ここではバッファ１）に距離データNo. と共に距離データが記憶される。即ち、距離データNo. ５，６，８，９，１０，１１の距離データは距離データNo. ４の距離データに対して全て±２ｍ以内であるので、バッファ１に記憶されることになる。
【００３８】
また得られた距離データが既に距離データが記憶されたバッファ（ここではバッファ１）内の距離データに対して±２ｍ以内になければ、新しいバッファに距離データNo. と共に距離データが記憶される。即ち、距離データNo. ２５の距離データは距離データNo. と共にバッファ２に記憶される。このように既に記憶されている距離データに対して±２ｍ以内ではないデータが得られる度に新しいバッファに記憶されることになる。よって、距離データNo. ２９の距離データは、既にデータが記憶されているバッファ１，２の距離データの何れとも±２ｍ以内のデータではないので、新しいバッファ３に記憶されることとなる。
【００３９】
図４の実施例ではバッファ１〜Ｎのうち、距離データが記憶されたバッファについて、先ず距離データが１つしかない単独データのバッファ（ここではバッファ２，３）のデータをノイズデータと見なして削除する。そして距離計測処理部５の演算手段２６は残ったバッファのうち、自車から距離が最も近いデータが記憶されたバッファ（ここではバッファ１）のデータを「ターゲット候補バッファ」として採用してターゲットの距離および方位の検知を行う（図５参照）。その理由、自車に最も近いターゲットが自車と接触する可能性が最も高いため、その挙動を充分に把握する必要があるためである。
【００４０】
続いて、図５においてターゲットの方位を検知する。距離計測処理部５の受信結果統合手段２５は、「距離データNo. 加算バッファ」で「ターゲット候補バッファ」に記憶された距離データNo. を加算して加算値５３を得、更に「距離データ数カウンタ」で距離データ数を加算して加算値７を得、更に距離データNo. の加算値５３を距離データ数の加算値７で除算して距離データNo. 平均値７．５７を得る。そして実際のターゲットの検知エリア１内の位置である前記７．５７を検知エリア１内のビーム数３０で除算することにより、ターゲットの検知エリア１内の相対的な位置０．２５を得る。この値「０．２５」は、検知エリア１の左右方向の幅の左端から２５％位置（左端から１．２５ｍｒａｄの位置）にターゲットが存在していることを示しており、従ってターゲットの方位θは自車の前方から左側に１４０−１．２５＝１３８．７５ｍｒａｄ（小数点以下第２桁を切り捨てて１３８．７ｍｒａｄ）となる。
【００４１】
続いて、図５においてターゲットの距離を検知する。「ターゲット候補バッファ」に記憶された７つの距離データを「距離データ加算バッファ」で加算して加算値５６２．４を得、これを距離データ数の加算値７で除算して距離データ平均値８０．３４を得る。而して、距離計測処理部５の演算手段２６は、ターゲットの局座標Ｔ（Ｒ，θ）＝（８０．３４ｍ，１３８．７ｍｒａｄ）を直交座標に変換し、小数点以下第２桁を切り捨てることにより、ターゲットの前後位置Ｘ＝７９．５ｍ、左右位置Ｙ＝１１．１ｍを得る。
【００４２】
次に、上記作用を図６〜図８のフローチャートを参照しながら更に詳細に説明する。
【００４３】
先ず、ステップＳ１で、検知エリア１の３０本のビーム毎に距離データNo. および距離データを読み込む。続いてステップＳ２で、読み込んだ距離データの値が存在するか否かを判断し、ターゲットからの反射波が受信されたために距離データの値が存在すれば、ステップＳ３で、読み込んだ距離データの±２ｍ以内の距離データがある距離算出バッファがあるか否かを判断し、該当する距離算出バッファがあれば、ステップＳ４で、読み込んだ距離データNo. と距離データとを、±２ｍ以内の距離データがある距離算出バッファに追加する。一方、前記ステップＳ３で、該当する距離算出バッファがなければ、ステップＳ５で、読み込んだ距離データNo. と距離データとを、新しい距離算出バッファに追加する。そしてステップＳ６で、検知エリア１内の３０本のビームの全てについてのデータの読み込みを完了すると、ステップＳ７に移行して最後の距離データNo. （本実施例では３０）を記憶する。
【００４４】
続くステップＳ８で、距離算出バッファ内の距離データを読み込み、続くステップＳ９で、読み込んだ距離データが２個以上あればステップＳ１０に移行し、そこで今回読み込んだ複数の距離データの最小値がターゲット候補バッファ内の複数の距離データの最小値よりも小さいか否かを判断し、今回読み込んだ距離データの最小値の方が小さければ、ステップＳ１１で、今回読み込んだ距離算出バッファを新たにターゲット候補バッファとして更新する。そしてステップＳ１２で、全ての距離算出バッファ内の距離データを読み込むと、ステップＳ１３に移行する。
【００４５】
以上のようにして、距離データが最も小さいターゲットの距離データが含まれるターゲット候補バッファが選択されると、ステップＳ１３で、ターゲット候補バッファ内の距離データNo. を読み込み、更にステップＳ１４で、距離データNo. 加算バッファに距離データNo. を加算した後に、ステップＳ１５で、距離データ数カウンタをインクリメントする。そしてステップＳ１６で、ターゲット候補バッファ内の距離データNo. を全て読み込むと、ステップＳ１７に移行する。
【００４６】
続くステップＳ１７で、距離データNo. 加算バッファの加算値を距離データ数カウンタのカウント値で除算することにより、距離データNo. の平均値を算出する。続くステップＳ１８で、距離データNo. の平均値を最後の距離データNo. で除算することにより、検知エリア１内のターゲットの方位を算出する。続くステップＳ１９で、ターゲット候補バッファ内の距離データを読み込み、更にステップＳ２０で、前記読み込んだ距離データを距離データ加算バッファに加算する。そしてステップＳ２１でターゲット候補バッファ内の距離データを全て読み込むと、ステップＳ２２で、距離データ加算バッファで加算した加算値を距離データ数カウンタのカウント値で除算して距離データ平均値を算出する。
【００４７】
而して、ステップＳ２３で、前記ステップＳ２２で算出したターゲットの距離データ平均値と、前記ステップＳ１８で算出した検知エリア１内のターゲットの方位とに基づいてターゲットのＹ座標を算出し、続くステップＳ２４で前記Ｙ座標の小数点以下２桁目を切り捨ててターゲットの最終的なＹ座標を算出する。またステップＳ２５で、前記ステップＳ２２で算出したターゲットの距離データ平均値と、前記ステップＳ１８で算出した検知エリア１内のターゲットの方位とに基づいてターゲットのＸ座標を算出し、続くステップＳ２６で前記Ｘ座標の小数点以下２桁目を切り捨ててターゲットの最終的なＸ座標を算出する。
【００４８】
【表２】
0003685970.tif 000003
【００４９】
表２および図９には、ターゲットが自車正面方向に対して徐々に左方から右方に移動した場合の４回の走査でターゲットの移動軌跡をトレースした結果が示される。図９から明らかなように、従来の手法（図９（Ａ）参照）ではターゲットが左右に蛇行する不自然な移動軌跡を示しているが、本実施例の手法（図９（Ｂ）参照）ではターゲットの移動軌跡が、実際のターゲットの移動を表す自然なものとなっている。
【００５０】
次に、図１０に基づいて本発明の第２実施例を説明する。
【００５１】
図１０（Ａ）の三角波は、右下がりのラインが左から右への走査を示し、右上がりのラインが右から左への走査を示しており、両ラインの傾きは走査速度を示している。この場合には走査速度が常に一定であるため、ビームの出力間隔が一定であると仮定すると、例えば検知エリア１でも検知エリア２３でも各３０回の測定が行われる。一方、図１０（Ｂ）のサイン波は傾き（つまり走査速度）が周期的に変化しているため、例えば走査速度（ラインの傾き）が小さい検知エリア１で３０回の測定が行われても、走査速度（ラインの傾き）が大きい検知エリア２３で２０回の測定しか行われないことになる。
【００５２】
このように１つの検知エリアでの測定回数が変化する場合には、その検知エリアにおける最後の距離データNo. を記憶することにより、検知エリア内のターゲットの位置を正しく測定することができる。
【００５３】
即ち、第１実施例を示す図４の「最後の距離データNo. 」の欄、および図６のフローチャートのステップＳ７で固定値である「３０」を記憶する代わりに、本実施例では、距離計測処理部５の受信結果統合手段２５が、その検知エリア毎に最後の距離データNo. （例えば、２０）を記憶する。そして図７のフローチャートのステップＳ１８で、距離データNo. 平均値７．５７を３０で除算する代わりにその検知エリア毎に最後の距離データNo. （例えば、２０）で除算することにより、該検知エリア内のターゲットの位置を測定することができる。
【００５４】
つまり、検知エリア内の最後の距離データNo. が変化しても、その最後の距離データNo. に対する距離データNo. 平均値の関係を計算することにより、検知エリア内のターゲットの位置を測定することができる。
【００５５】
次に、図１１に基づいて本発明の第３実施例を説明する。
【００５６】
並走する複数台の車両が同じ時間間隔でビームを送信する場合、他車が送信したビームの反射波と自車が送信したビームの反射波とを識別できなくなる場合がある。従って、図１１（Ａ）の三角波状の走査の場合にも図１１（Ｂ）のサイン波状の走査の場合にも、ランダムな時間間隔でビームを送信することにより、自車が送信したビームの反射波を識別することができる。
【００５７】
【表３】
0003685970.tif 000004
【００５８】
第１実施例の表１と第３実施例の表３とを比較すると明らかなように、表１では左欄の３０個の「距離データNo. 」に対応して右欄の「距離データ」を記憶しているが、表３では左欄の３０個の「エリア内位置カウンタ値」に対応して右欄の距離データを記憶している。距離計測処理部５の受信結果統合手段２５は所定時間間隔でカウントを行うカウンタを持ち、「エリア内位置カウンタ値」の欄には各々のビームの送信が終了した時点でのカウント値が記憶される。本実施例では第１ビームが送信された時点でのカウンタ値は６であり、第２ビームが送信された時点でのカウンタ値は９であり、第３ビームが送信された時点でのカウンタ値は１３であり、最後の第３０ビームが送信された時点でのカウンタ値は１５４であり、その間隔はビームが送信される時間間隔に応じてランダムになる。
【００５９】
このように１つの検知エリアでビームがランダムな時間間隔で出力される場合には、「距離データNo. 」に代えて「エリア内位置カウンタ値」を記憶することにより、検知エリア内のターゲットの位置を正しく測定することができる。
【００６０】
即ち、図７〜図９のフローチャートの「距離データNo. 」を「エリア内位置カウンタ値」で置き換え、「距離データNo. 平均値」を「エリア内位置カウンタ値平均値」で置き換えることにより、第１実施例と同様にして該検知エリア内のターゲットの位置を測定することができる。この場合、第１実施例の「距離データNo. 平均値」の代わりに「エリア内位置カウンタ値平均値」が得られ、この「エリア内位置カウンタ値平均値」はランダムなビームの送信間隔の影響を考慮したものであるため、検知エリア１内のターゲットの方位を正しく示している。
【００６１】
そして「エリア内位置カウンタ値」の最大値である１５４は５ｍｒａｄに相当するため、（５／１５４）ｍｒａｄに「エリア内位置カウンタ値平均値」を乗算してターゲットの方位を知ることができる。具体的には、表３において７本のビームのエリア内位置カウンタ値の加算値は２０＋２５＋２９＋４５＋４６＋４９＋５５＝２６９であり、これをデータ数の７で除算した３８．４が「エリア内位置カウンタ値平均値」となる。従って、検知エリア１の幅である５ｍｒａｄに（３８．４／１５４）を乗算した１．２ｍｒａｄが検知エリア１の左端からのターゲットの方位となり、自車の前方を基準としたターゲットの方位は１４０−１．２＝１３８．８ｍｒａｄとなる。
【００６２】
次に、図１２に基づいて本発明の第４実施例を説明する。
【００６３】
前述したように、車体前方に送信されるビームが１００ｍ前方で幅２８ｍに拡散する場合、ターゲットの左右の方位を検知するための検知エリアを左右方向に５６等分すると、自車の８０ｍ前方では１本の検知エリアの幅が０．４ｍになってターゲットの左右の方位の分解能が０．４ｍになる。一方、自車の３０ｍ前方では１本の検知エリアの幅が０．１５ｍになってターゲットの左右の方位の分解能が０．１５ｍになり、実用上充分な分解能が確保される。従って、自車とターゲットとの距離の大小に関わらず前記第１〜第３実施例の手法でターゲットの方位の検知精度を高めると、近距離のターゲットに対しては分解能が過剰になり、距離計測処理部５に不必要な演算負荷を強いることになる。そこで、本実施例では、例えば３０ｍ未満の近距離のターゲットに対しては、距離計測処理部５の演算手段２６が従来の手法、つまり検知エリア内で検知されたターゲットが該検知エリアの中央位置に存在するものと仮定し、例えば３０ｍ以上の遠距離のターゲットに対しては前記第１〜第３実施例の手法を採用して検知エリア内のターゲットの位置を精密に検知するようにしている。
【００６４】
この実施例によれば、ターゲットの方位の検知精度を実用上支障のない程度に確保しながら、距離計測処理部５の演算負荷を軽減するとともに演算時間を短縮することができる。
【００６５】
次に、表１に基づいて本発明の第５実施例を説明する。
【００６６】
前記第１実施例では、ターゲットの方位を検知すべく距離データが得られた第４、第５、第６、第８、第９、第１０、第１１ビームの７個の距離データNo. （ビーム番号）の加算値を、４＋５＋６＋８＋９＋１０＋１１＝５３により算出し、これをビーム数７で除算した７．５７をターゲットの中央に対応するビームの番号として求めていた。本第５実施例は上記演算過程を簡略化したもので、距離計測処理部５の受信結果統合手段２５は、７本のビームの番号を加算する代わりに、最初の距離データNo. である４（最小値）と、最後の距離データNo. である１１（最大値）との平均値（４＋１１）／２＝７．５をターゲットの中央に対応する距離データNo. とするものである。この第５実施例と前記第１実施例との間の誤差は、７．５７−７．５＝０．０２であり、検知エリアの幅の僅かに２％に過ぎない。
【００６７】
尚、第４、第５、第６、第８、第９、第１０、第１１ビームの７個の距離データの加算値である８０．２＋８０．８＋７９．２＋８１．３＋８０．１＋８２．２＋７８．６＝５６２．４を７で除算してターゲットまでの距離８０．３４ｍを算出する代わりに、最初の第４ビームの距離データである８０．２と最後の第１１ビームの距離データである７８．６との平均値７９．４ｍをターゲットまでの距離として算出することも考えられる。しかしながら、この手法を採用すると、最初の距離データあるいは最後の距離データが他の距離データに対して大きく外れているような場合に誤差が大きくなるため、この手法は採用しない。
【００６８】
次に、図１３に基づいて本発明の第６実施例を説明する。
【００６９】
前記第１〜第５実施例によれば、ターゲットの方位の検知精度が高まるため、それまで５６分割していた走査範囲を半分の２８分割にしても０．１ｍの分解能を得ることが可能になり、走査範囲の分割数を減少させたことにより距離計測処理部５の演算負荷を軽減することができる。
【００７０】
しかしながら、走査範囲を２８分割すると１つの検知エリアの幅が５ｍｒａｄから１０ｍｒａｄに増加するため、１つの検知エリア内に複数のターゲットが存在する可能性が高くなる。前記第１〜第５実施例では、１つの検知エリア内で自車からの距離が最も小さいターゲットのデータをターゲット候補バッファに記憶しているが、本第６実施例では自車からの距離が近い順に複数（例えば、２個あるいは３個）のターゲットをそれぞれ第１、第２…ターゲット候補バッファに記憶し、それぞれのターゲットについて距離および方位を算出するようにしている。これにより、検知エリア数を減らして演算負荷を軽減しながら複数のターゲットを確実に検知することが可能になる。
【００７１】
以上、本発明の実施例を説明したが、本発明はその要旨を逸脱しない範囲で種々の設計変更を行うことが可能である。
【００７２】
例えば、実施例の物体検知装置はレーザーを用いているが、レーザーに代えてミリ波等の他の電磁波を用いることができる。
【００７３】
また実施例では自車の真っ直ぐ前方と斜め前方とで左右方向の分解能を同一にしているが、自車の真っ直ぐ前方の分解能を高く設定し、自車の斜め前方の分解能を低く設定してもよい。
【００７４】
また実施例ではターゲットの左右の方位の分解能を高めるものであるが、上下（高さ方向）の方位の分解能を高めるものにも適用可能である。
【００７５】
また実施例ではターゲットの方位を検知する際にビームを１本ずつ独立して扱っているが、複数本のビームを纏めたものとを１単位のビームとして扱うことも可能である。
【００７６】
また実施例では検知エリア１内でのターゲットの方位について説明したが、他の検知エリアの方位も既知であるため（図１５参照）、その検知エリア内でのターゲットの方位についても同様にして検知可能である。
【００７７】
【発明の効果】
以上のように請求項１に記載された発明によれば、電磁波のビーム毎に受信結果を検知し、隣接する受信信号が得られたビームの受信結果を統合した結果に基づいて少なくとも物体の方位を算出するので、受信信号が得られた特定のビームと物体との関係に基づいて該物体の方位の分解能を高めることができる。特に、電磁波の走査範囲を測定回数がそれぞれ異なる複数の検知エリアに分割し、各々の検知エリア毎にビームの受信結果が得られた複数の距離データ番号の平均値を求める際に、検知エリア内における最後の距離データ番号から該検知エリアにおける測定回数を求め、前記平均値を前記測定回数で除算することにより前記統合結果を得るので、各々の検知エリア内における測定回数が変化しても物体の方位を支障なく検知することができる。
【００７８】
また請求項２に記載された発明によれば、電磁波のビーム毎に受信結果を検知し、隣接する受信信号が得られたビームの受信結果を統合した結果に基づいて少なくとも物体の方位を算出するので、受信信号が得られた特定のビームと物体との関係に基づいて該物体の方位の分解能を高めることができる。特に、電磁波の走査範囲を複数の検知エリアに分割して各々の検知エリア毎に受信結果を統合する際に、検知エリアにおける走査開始から所定周期でカウントを行うとともにランダムな時間間隔で送信される各々のビームが送信された時点でのカウント値を記憶し、ビームの受信結果と該受信結果に対応する前記カウント値とに基づいて該受信結果を統合するので、ビームを送信する時間間隔が不均一であっても物体の方位を支障なく検知し、他の物体検知装置からのビームを誤検知して検知精度が低下するのを防止することができる。
【００７９】
また請求項３に記載された発明によれば、物体の距離が所定値以下のときに、物体が検知された検知エリアの両端の中間位置に基づき物体の方位を求めるので、方位の分解能が既に充分に高い近距離の物体について、方位の演算を簡略化して演算負荷を軽減することができる。
【００８０】
また請求項４に記載された発明によれば、複数の受信結果の平均値を求めることにより受信結果を統合するので、物体の中心位置の方位を精密に検知することができる。
【００８１】
また請求項５に記載された発明によれば、受信結果のうちの最小値および最大値の平均値を求めることにより受信結果を統合するので、方位の演算を簡略化して演算負荷を軽減することができる。
【００８２】
また請求項６に記載された発明によれば、複数の統合結果が得られたときに距離が近い物体から優先的に該物体の少なくとも方位を算出するので、自車との接触の可能性が最も高い物体の方位を確実に検知することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  物体検知装置のブロック図
【図２】  物体検知装置の斜視図
【図３】  走査方式の説明図
【図４】  距離計測処理部の各バッファの構成を示す図
【図５】  距離計測処理部の各バッファの構成を示す図
【図６】  作用を説明するフローチャートの第１分図
【図７】  作用を説明するフローチャートの第２分図
【図８】  作用を説明するフローチャートの第３分図
【図９】  ターゲットの移動軌跡の検知結果を示す図
【図１０】  ビームの送信間隔を異ならせた実施例を説明する図
【図１１】  ビームの送信間隔を不等間隔にした実施例を説明する図
【図１２】  ターゲットの距離に応じて分解能を変化させた実施例の説明図
【図１３】  １つの検知エリア内で複数のターゲットを検知する実施例の説明図
【図１４】  検知エリアの分割とターゲットの分解能との関係を説明する図
【図１５】  検知エリアとビームの本数との関係を説明する図
【図１６】  ターゲットの方位の定義を説明する図
【符号の説明】
５          距離計測処理部
２４        検知手段
２５        受信結果統合手段
２６        演算手段
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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