(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ウィンドウ方向に沿って配置された多数のＣＣＤからなるＣＣＤラインをウィンドウ方向と直交するライン列方向に多段に並設してなり画像を輝度情報として捕らえる多段ライン型ＣＣＤを備え、該多段ライン型ＣＣＤからの輝度信号に基づいて得られた２次元の距離データから特定の物体を認識するようにした物体認識装置であって、
上記多段ライン型ＣＣＤにより得られた画像を上記ＣＣＤライン毎にかつウィンドウ方向に複数に分割して各領域について距離を測定する測距手段と、
上記測距手段により測定された各領域毎の距離につき、該領域に隣接する領域の距離との差に基づいて距離データの有効ポイント数を付与する有効ポイント数付与手段と、
上記有効ポイント数付与手段により付与された有効ポイント数に基づき上記ライン毎の代表距離をそれぞれ演算するライン距離演算手段と、
上記ライン距離演算手段により演算されたライン毎の代表距離に基づいて物体を認識する物体認識手段と、
ライン毎に、上記有効ポイント数付与手段により付与された有効ポイント数に基づいてラインポイント数を決定するラインポイント数決定手段と、
上記ラインポイント数決定手段により決定されたラインポイント数がしきい値以下であるときに認識物体が路側固定物であると判定する路側固定物判定手段とを備えたことを特徴とする物体認識装置。
【請求項２】
請求項１記載の物体認識装置において、
ラインポイント数決定手段は、各ラインにおいて有効ポイント数がライン代表しきい値よりも大きい領域の個数をラインポイント数とするように構成されていることを特徴とする物体認識装置。
【請求項３】
請求項１記載の物体認識装置において、
ラインポイント数決定手段は、各ライン上の領域の有効ポイント数の総和をラインポイント数とするように構成されていることを特徴とする物体認識装置。
【請求項４】
請求項１記載の物体認識装置において、
ラインポイント数決定手段は、各ラインにおいて有効ポイント数がライン代表しきい値よりも大きい領域について有効ポイント数及びライン代表しきい値の差の総和をラインポイント数とするように構成されていることを特徴とする物体認識装置。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれかに記載の物体認識装置において、
ラインポイント数のしきい値は、ライン毎の代表距離が大きいほど小さく設定されていることを特徴とする物体認識装置。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれかに記載の物体認識装置において、
ラインポイント数のしきい値は、ライン毎の代表距離が所定値よりも大きいとき０に設定されていることを特徴とする物体認識装置。
【請求項７】
ウィンドウ方向に沿って配置された多数のＣＣＤからなるＣＣＤラインをウィンドウ方向と直交するライン列方向に多段に並設してなり画像を輝度情報として捕らえる多段ライン型ＣＣＤを備え、該多段ライン型ＣＣＤからの輝度信号に基づいて得られた２次元の距離データから特定の物体を認識するようにした物体認識装置であって、
上記多段ライン型ＣＣＤにより得られた画像を上記ＣＣＤライン毎にかつウィンドウ方向に複数に分割して各領域について距離を測定する測距手段と、
上記測距手段により測定された各領域毎の距離につき、該領域に隣接する領域の距離との差に基づいて距離データの有効ポイント数を付与する有効ポイント数付与手段と、
上記有効ポイント数付与手段により付与された有効ポイント数に基づき上記ライン毎の代表距離をそれぞれ演算するライン距離演算手段と、
上記ライン距離演算手段により演算されたライン毎の代表距離に基づいて物体を認識して物体検出距離を演算する物体認識手段と、
上記認識物体毎に、上記有効ポイント数付与手段により付与された有効ポイント数に基づいて物体ポイント数を決定する物体ポイント数決定手段と、
上記物体ポイント数決定手段により決定された物体ポイント数がしきい値以下であるときに認識物体が路側固定物であると判定する路側固定物判定手段とを備えたことを特徴とする物体認識装置。
【請求項８】
請求項７記載の物体認識装置において、
物体ポイント数決定手段は、各認識物体に含まれる全てのラインにおいて有効ポイント数がライン代表しきい値よりも大きい領域の個数を物体ポイント数とするように構成されていることを特徴とする物体認識装置。
【請求項９】
請求項７記載の物体認識装置において、
物体ポイント数決定手段は、各認識物体に含まれる全てのライン上の領域の有効ポイント数の総和を物体ポイント数とするように構成されていることを特徴とする物体認識装置。
【請求項１０】
請求項７記載の物体認識装置において、
物体ポイント数決定手段は、各認識物体に含まれる全てのラインにおいて有効ポイント数がライン代表しきい値よりも大きい領域について有効ポイント数及びライン代表しきい値の差の総和を物体ポイント数とするように構成されていることを特徴とする物体認識装置。
【請求項１１】
請求項７〜１０のいずれかに記載の物体認識装置において、
物体ポイント数のしきい値は、物体検出距離が大きいほど小さく設定されていることを特徴とする物体認識装置。
【請求項１２】
請求項７〜１１のいずれかに記載の物体認識装置において、
物体ポイント数のしきい値は、物体検出距離が所定値よりも大きいとき０に設定されていることを特徴とする物体認識装置。
【請求項１３】
ウィンドウ方向に沿って配置された多数のＣＣＤからなるＣＣＤラインをウィンドウ方向と直交するライン列方向に多段に並設してなり画像を輝度情報として捕らえる多段ライン型ＣＣＤを備え、該多段ライン型ＣＣＤからの輝度信号に基づいて得られた２次元の距離データから特定の物体を認識するようにした物体認識装置であって、
上記多段ライン型ＣＣＤにより得られた画像を上記ＣＣＤライン毎にかつウィンドウ方向に複数に分割して各領域について距離を測定する測距手段と、
上記測距手段により測定された各領域毎の距離につき、該領域に隣接する領域の距離との差に基づいて距離データの有効ポイント数を付与する有効ポイント数付与手段と、
上記有効ポイント数付与手段により付与された有効ポイント数に基づき上記ライン毎の代表距離をそれぞれ演算するライン距離演算手段と、
上記ライン距離演算手段により演算されたライン毎の代表距離に基づいて物体を認識する物体認識手段と、
所定の複数のラインの代表距離の検出状況に応じて認識物体が路側固定物であるか否かを判定する路側固定物判定手段と、
上記路側固定物判定手段の判定結果に基づいて上記物体認識手段での物体を認識するエリアを可変とするエリア可変手段とを備えたことを特徴とする物体認識装置。
【請求項１４】
請求項１３記載の物体認識装置において、
路側固定物判定手段は、代表距離が基準値に対して所定範囲内にあるラインの数が所定値よりも大きいときに、認識物体が路側固定物であると判定するように構成されていることを特徴とする物体認識装置。
【請求項１５】
請求項１４記載の物体認識装置において、
基準値は、近距離側ラインの代表距離に基づいて設定されていることを特徴とする物体認識装置。
【請求項１６】
請求項１４記載の物体認識装置において、
ライン毎に、有効ポイント数付与手段により付与された有効ポイント数に基づいてラインポイント数を決定するラインポイント数決定手段を備え、
基準値は、上記ラインポイント数決定手段により決定されたラインポイント数の最も高いラインの代表距離に基づいて設定されていることを特徴とする物体認識装置。
【請求項１７】
請求項１４記載の物体認識装置において、
所定時間毎にライン毎の代表距離の変化を検出する距離変化検出手段を備え、
基準値は、上記距離変化検出手段により検出されたライン毎の代表距離の変化が所定値よりも小さいラインの代表距離に基づいて設定されていることを特徴とする物体認識装置。
【請求項１８】
請求項１３記載の物体認識装置において、
路側固定物判定手段は、ライン毎の認識物体の検出位置同士が所定の関係にあるときに、認識物体が路側固定物であると判定するように構成されていることを特徴とする物体認識装置。
【請求項１９】
請求項１８記載の物体認識装置において、
路側固定物判定手段は、ライン毎の認識物体の検出位置から求まる近似線に対する該検出位置のばらつきの大きさに基づいて認識物体が路側固定物であるか否かを判定するように構成されていることを特徴とする物体認識装置。
【請求項２０】
請求項１９記載の物体認識装置において、
路側固定物判定手段は、スムーズ化処理手段を備えていて、検出位置のばらつきの大きさとして、該スムーズ化処理手段によりスムーズ化処理した値を用いるように構成されていることを特徴とする物体認識装置。
【請求項２１】
請求項１９記載の物体認識装置において、
路側固定物判定手段は、検出位置のばらつきの大きさが所定値よりも小さいラインの数に基づいて認識物体が路側固定物であるか否かを判定するように構成されていることを特徴とする物体認識装置。
【請求項２２】
請求項１９記載の物体認識装置において、
路側固定物判定手段は、スムーズ化処理手段を備えていて、検出位置のばらつきの大きさとして、該スムーズ化処理手段により所定時間内においてスムーズ化処理した値を用いるように構成されていることを特徴とする物体認識装置。
【請求項２３】
請求項１３記載の物体認識装置において、
路側固定物判定手段は、ライン毎に、認識物体の検出位置と、該検出位置から求まる近似線及びラインの測距方向に延びる直線の交点位置との距離差に応じて認識物体が路側固定物であるか否かを判定するように構成されていることを特徴とする物体認識装置。
【請求項２４】
請求項１〜２３のいずれかに記載の物体認識装置において、
物体認識手段は、物体の認識結果及び路側固定物判定手段の判定結果に基づいて警報等の信号を出力するように構成されていることを特徴とする物体認識装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、物体認識装置に関し、詳しくは多段ライン型ＣＣＤによる距離データに基づいて物体を認識すると共に、ガードレール等の路側固定物を判定し得るようにしたものに関する技術分野に属する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、この種の物体認識装置として、例えば特開平６―２８１４５５号公報に示されているように、物体の画像を複数のウィンドウに分割して、各ウィンドウでの距離に基づいて物体を認識するようにしたものは知られている。このものでは、１対のイメージセンサ上にそれぞれ結像された画像の所定複数箇所に、三角測量の原理で自車両周辺の物体までの距離を検出するためのウィンドウを設定して、そのウィンドウ毎に物体までの距離を検出し、この距離検出結果からウィンドウ毎に道路情報に応じて自車両の対象車線内のものを選択するようになされている。つまり、情報として必要のないガードレール等の路側固定物を対象物から排除するようになっている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、このように物体をその距離に基づいて認識する場合、一定方向に配置された多数のＣＣＤをその配列方向と直交する方向に多段に並設してなる多段ライン型ＣＣＤを設け、この多段ライン型ＣＣＤからの輝度信号に基づいて得られた２次元の距離データから特定の物体を認識すると共に、ガードレール等の路側固定物判定を行うようにすることが考えられる。すなわち、この多段ライン型ＣＣＤは、縦横に多数のＣＣＤが配置されたカメラ用等のセンサに対し、ＣＣＤを一方向に間引いた構成のものであり、ＣＣＤの数が減った分だけ、撮像データ数が少なくなり、演算速度が速くなってコストダウンを図ることができる。
【０００４】
しかし、その反面、測距データのばらつきやノイズの影響が大きく、精度の高い距離演算が難しくて正確な物体認識が困難になるという問題があり、特に他の車両とガードレール等の路側固定物とを区別するのが困難となる。
【０００５】
本発明は斯かる諸点に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、多段ライン型ＣＣＤによる距離データに工夫を凝らすことによって、多段ライン型ＣＣＤを用いつつ、正確に物体認識を行なうと共に、路側固定物をも正確に判定し得るようにすることにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するために、請求項１の発明では、多段ライン型ＣＣＤにより得られた画像を、ライン列方向及びウィンドウ方向にそれぞれ分割して各領域について距離を測定し、この各領域及び隣接領域の各測定距離に基づいて各領域毎の距離データの有効ポイント数を求め、この有効ポイント数からライン毎の代表距離を演算して物体を認識すると共に、上記有効ポイント数に基づいてラインポイント数を決定して、このラインポイント数から認識物体が路側固定物か否かを判定するようにした。
【０００７】
具体的には、この発明では、図１に示すように、ウィンドウ方向に沿って配置された多数のＣＣＤからなるＣＣＤラインをウィンドウ方向と直交するライン列方向に多段に並設してなり画像を輝度情報として捕らえる多段ライン型ＣＣＤ１１を備え、該多段ライン型ＣＣＤ１１からの輝度信号に基づいて得られた２次元の距離データから特定の物体を認識するようにした物体認識装置が対象である。
【０００８】
そして、上記多段ライン型ＣＣＤ１１により得られた画像を上記ＣＣＤライン毎にかつウィンドウ方向に複数に分割して各領域について距離を測定する測距手段１６と、上記測距手段１６により測定された各領域毎の距離につき、該領域に隣接する領域の距離との差に基づいて距離データの有効ポイント数を付与する有効ポイント数付与手段２５と、上記有効ポイント数付与手段２５により付与された有効ポイント数に基づき上記ライン毎の代表距離をそれぞれ演算するライン距離演算手段２６と、
上記ライン距離演算手段２６により演算されたライン毎の代表距離に基づいて物体を認識する物体認識手段２０と、ライン毎に、上記有効ポイント数付与手段２６により付与された有効ポイント数に基づいてラインポイント数を決定するラインポイント数決定手段３５と、上記ラインポイント数決定手段３５により決定されたラインポイント数がしきい値以下であるときに認識物体が路側固定物であると判定する路側固定物判定手段２７とを備えたことを特徴としている。
【０００９】
このことにより、先ず、測距手段１６において、多段ライン型ＣＣＤ１１の画像がライン毎にかつウィンドウ方向に複数に分割されて各領域について距離が測定される。次いで、有効ポイント数付与手段２５で、上記測距手段１６により測定された領域毎の距離及び隣接領域の距離の差に基づいて各領域毎の距離データの有効ポイント数が付与される。この有効ポイント数は、各領域についての距離データの有効性（信憑性又は信頼性）を判断するもので、領域に隣接する複数の領域の距離データのうち、領域の距離データとの差が所定値以下であるデータを持つ隣接領域の数を計数するものであり、同じ物体であれば、ある領域とその隣接領域との各距離データが同等の値になって隣接領域に関連した距離データが測距されることとなり、この状態を距離データの有効性が高いと判断して、大きい有効ポイント数が付与される。
【００１０】
さらに、ライン距離演算手段２６において、有効ポイント数付与手段により付与された有効ポイント数に基づきライン毎の代表距離が演算され、物体認識手段２０において、このライン距離演算手段２６により演算されたライン毎の代表距離から物体が認識される。
【００１１】
そして、ラインポイント数決定手段３５によりライン毎に上記有効ポイント数に基づいてラインポイント数が決定され、路側固定物判定手段２７により、そのラインポイント数がしきい値以下であるときに物体が路側固定物であると判定される。上記有効ポイント数は、物体がガードレール等の路側固定物である場合、その形状が平面的で単純な形状であることから、物体が車両等である場合と比べて小さい値となり、その有効ポイント数に基づいて決定されたラインポイント数も、同様となる。
【００１２】
したがって、このように、各領域についての距離データの有効性が隣接領域との関係から有効ポイント数として判定され、この有効ポイント数に基づいてライン毎の代表距離を求めて、その代表距離から物体を認識すると共に、その有効ポイント数から決定されたラインポイント数がしきい値以下であるときに物体が路側固定物であると判定するので、測距データのばらつきやノイズ等があっても、その影響を可及的に低減することができ、正確に物体認識を行なうことができると共に、路側固定物の判定をも正確に行うことができる。
【００１３】
請求項２の発明では、ラインポイント数決定手段３５は、各ラインにおいて有効ポイント数がライン代表しきい値よりも大きい領域の個数をラインポイント数とするように構成する。また、請求項３の発明では、ラインポイント数決定手段３５は、各ライン上の領域の有効ポイント数の総和をラインポイント数とするように構成する。さらに、請求項４の発明では、ラインポイント数決定手段３５は、各ラインにおいて有効ポイント数がライン代表しきい値よりも大きい領域について有効ポイント数及びライン代表しきい値の差の総和をラインポイント数とするように構成する。これらの発明により、ラインポイント数を具体的に決定することができ、認識物体が路側固定物か否かを正確に判定することができる。
【００１４】
請求項５の発明では、ラインポイント数のしきい値は、ライン毎の代表距離が大きいほど小さく設定する。このことで、同じ物体であれば、その物体までの距離つまり代表距離が大きくなるほど有効ポイント数は小さくなるので、遠距離に存在する車両等の有効なデータを路側固定物であると誤判断する確率が低くなる。よって、遠方の物体でも正確に路側固定物か否かを判定することができる。
【００１５】
また、請求項６の発明では、ラインポイント数のしきい値は、ライン毎の代表距離が所定値よりも大きいとき０に設定する。このようにすることで、代表距離が所定値よりも大きいときには、常に路側固定物でないと判断されるので、遠距離に存在する車両等の有効なデータを落としてしまうということはない。
【００１６】
請求項７の発明では、ウィンドウ方向に沿って配置された多数のＣＣＤからなるＣＣＤラインをウィンドウ方向と直交するライン列方向に多段に並設してなり画像を輝度情報として捕らえる多段ライン型ＣＣＤを備え、該多段ライン型ＣＣＤからの輝度信号に基づいて得られた２次元の距離データから特定の物体を認識するようにした物体認識装置が対象である。
【００１７】
そして、上記多段ライン型ＣＣＤにより得られた画像を上記ＣＣＤライン毎にかつウィンドウ方向に複数に分割して各領域について距離を測定する測距手段と、上記測距手段により測定された各領域毎の距離につき、該領域に隣接する領域の距離との差に基づいて距離データの有効ポイント数を付与する有効ポイント数付与手段と、上記有効ポイント数付与手段により付与された有効ポイント数に基づき上記ライン毎の代表距離をそれぞれ演算するライン距離演算手段と、上記ライン距離演算手段により演算されたライン毎の代表距離に基づいて物体を認識して物体検出距離を演算する物体認識手段と、上記認識物体毎に、上記有効ポイント数付与手段により付与された有効ポイント数に基づいて物体ポイント数を決定する物体ポイント数決定手段と、上記物体ポイント数決定手段により決定された物体ポイント数がしきい値以下であるときに認識物体が路側固定物であると判定する路側固定物判定手段とを備える。
【００１８】
このことで、路側固定物判定手段は、認識物体毎に、物体ポイント数決定手段により決定された物体ポイント数がしきい値以下であるときに認識物体が路側固定物であると判定するので、認識物体が路側固定物か否かの判定をより一層容易かつ正確に行うことができる。
【００１９】
請求項８の発明では、物体ポイント数決定手段は、各認識物体に含まれる全てのラインにおいて有効ポイント数がライン代表しきい値よりも大きい領域の個数を物体ポイント数とするように構成する。また、請求項９の発明では、物体ポイント数決定手段は、各認識物体に含まれる全てのライン上の領域の有効ポイント数の総和を物体ポイント数とするように構成する。さらに、請求項１０の発明では、物体ポイント数決定手段は、各認識物体に含まれる全てのラインにおいて有効ポイント数がライン代表しきい値よりも大きい領域について有効ポイント数及びライン代表しきい値の差の総和を物体ポイント数とするように構成する。これらの発明により、物体ポイント数を具体的に決定することができ、認識物体が路側固定物か否かを正確に判定することができる。
【００２０】
請求項１１の発明では、物体ポイント数のしきい値は、物体検出距離が大きいほど小さく設定する。このことで、請求項５と同様の作用効果が得られる。
【００２１】
また、請求項１２の発明では、物体ポイント数のしきい値は、物体検出距離が所定値よりも大きいとき０に設定する。こうすれば、請求項６と同様の作用効果を得ることができる。
【００２２】
請求項１３の発明では、ウィンドウ方向に沿って配置された多数のＣＣＤからなるＣＣＤラインをウィンドウ方向と直交するライン列方向に多段に並設してなり画像を輝度情報として捕らえる多段ライン型ＣＣＤを備え、該多段ライン型ＣＣＤからの輝度信号に基づいて得られた２次元の距離データから特定の物体を認識するようにした物体認識装置が対象である。
【００２３】
そして、上記多段ライン型ＣＣＤにより得られた画像を上記ＣＣＤライン毎にかつウィンドウ方向に複数に分割して各領域について距離を測定する測距手段と、上記測距手段により測定された各領域毎の距離につき、該領域に隣接する領域の距離との差に基づいて距離データの有効ポイント数を付与する有効ポイント数付与手段と、上記有効ポイント数付与手段により付与された有効ポイント数に基づき上記ライン毎の代表距離をそれぞれ演算するライン距離演算手段と、上記ライン距離演算手段により演算されたライン毎の代表距離に基づいて物体を認識する物体認識手段と、所定の複数のラインの代表距離の検出状況に応じて認識物体が路側固定物であるか否かを判定する路側固定物判定手段と、上記路側固定物判定手段の判定結果に基づいて上記物体認識手段での物体を認識するエリアを可変とするエリア可変手段とを備える。
【００２４】
この発明により、路側固定物判定手段は、所定の複数のラインの代表距離の検出状況に応じて物体が路側固定物であるか否かを判定するので、路側固定物であることをその形状等を考慮することによって正確に判断することができる。また、認識物体が路側固定物であると判定すれば、エリア可変手段により物体を認識するエリアを可変とすることができるので、容易にその路側固定物のあるエリアを認識しないようにすることができる。よって、正確な路側固定物判定を行いつつ、路側固定物が存在する領域内の不要なデータを排除することができる。
【００２５】
具体的には、請求項１４の発明では、路側固定物判定手段は、代表距離が基準値に対して所定範囲内にあるラインの数が所定値よりも大きいときに、認識物体が路側固定物であると判定するように構成する。このことで、ガードレール等の路側固定物が存在すると、通常、その形状から各代表距離が基準値に対して所定範囲内となるので、正確な路側固定物判定を行うことができる。
【００２６】
この場合、請求項１５の発明では、基準値は、近距離側ラインの代表距離に基づいて設定する。こうすれば、遠距離側ラインよりも近距離側ラインの方が測距精度が高いので、基準値は、より正確な近距離側ラインの代表距離に基づいて設定され、より一層正確に認識物体が路側固定物であるか否かを判定することができる。
【００２７】
また、請求項１６の発明では、ライン毎に、有効ポイント数付与手段により付与された有効ポイント数に基づいてラインポイント数を決定するラインポイント数決定手段を備え、基準値は、上記ラインポイント数決定手段により決定されたラインポイント数の最も高いラインの代表距離に基づいて設定する。このようにすることで、基準値は、より信頼性の高いラインの代表距離に基づいて設定されるので、請求項１５の発明と同様の作用効果を得ることができる。
【００２８】
さらに、請求項１７の発明では、所定時間毎にライン毎の代表距離の変化を検出する距離変化検出手段を備え、基準値は、上記距離変化検出手段により検出されたライン毎の代表距離の変化が所定値よりも小さいラインの代表距離に基づいて設定する。このことで、ガードレール等の路側固定物の場合、所定時間経過しても代表距離が殆ど変化しないので、距離変化の小さいラインが路側固定物を検出している可能性は高くなる。よって、この発明も、請求項１５の発明と同様の作用効果を得ることができる。
【００２９】
請求項１８の発明では、路側固定物判定手段は、ライン毎の認識物体の検出位置同士が所定の関係にあるときに、認識物体が路側固定物であると判定するように構成する。具体的には、請求項１９の発明では、路側固定物判定手段は、ライン毎の認識物体の検出位置から求まる近似線に対する該検出位置のばらつきの大きさに基づいて認識物体が路側固定物であるか否かを判定するように構成する。こうすれば、ガードレール等の路側固定物の場合、各検出位置が略同一線上に存在するので、各検出位置の近似線から外れる程度つまりばらつきの大きさから正確に路側固定物の判定を行うことができる。
【００３０】
この場合、請求項２０の発明では、路側固定物判定手段は、スムーズ化処理手段を備えていて、検出位置のばらつきの大きさとして、該スムーズ化処理手段によりスムーズ化処理した値を用いるように構成する。また、請求項２１の発明では、路側固定物判定手段は、検出位置のばらつきの大きさが所定値よりも小さいラインの数に基づいて認識物体が路側固定物であるか否かを判定するように構成する。さらに、請求項２２の発明では、路側固定物判定手段は、スムーズ化処理手段を備えていて、検出位置のばらつきの大きさとして、該スムーズ化処理手段により所定時間内においてスムーズ化処理した値を用いるように構成する。これらの発明により、突発的なノイズ等の影響を受けることなく、より一層正確に路側固定物の判定を行うことができる。
【００３１】
請求項２３の発明では、路側固定物判定手段は、ライン毎に、認識物体の検出位置と、該検出位置から求まる近似線及びラインの測距方向に延びる直線の交点位置との距離差に応じて認識物体が路側固定物であるか否かを判定するように構成する。このことにより、数台の車両が走行方向に並んで走行している場合であっても、不連続な車両と連続しているガードレール等の路側固定物とでは、ライン毎の認識物体の検出位置と近似線及びラインの測距方向に延びる直線の交点位置との距離差が異なるので、それらを容易に区別することができる。
【００３２】
請求項２４の発明では、物体認識手段は、物体の認識結果及び路側固定物判定手段の判定結果に基づいて警報等の信号を出力するように構成する。このことで、認識物体を容易に知らせることができると共に、その認識物体が路側固定物の場合には、不要な情報として知らせなくても済む。
【００３３】
【発明の実施の形態】
（実施形態１）
図２は本発明の実施形態に係る物体認識装置を装備した車両Ｃ（自動車）を示し、この物体認識装置は、車両Ｃの左右斜め後側方に位置する他の車両等の物体Ｏ（図５、図１１、図１２に示す）を認識する。
【００３４】
図２において、１は車両Ｃの車体、２は車体１の前後略中央部に形成された車室、３は車体１の前端部に形成されたエンジンルーム、４は車室２の前端部に配置されたインストルメントパネル、５は車室２の後端部にあるパッケージトレイ、６はリヤウィンドガラスである。そして、図３に示すように、上記物体認識装置は、各々物体Ｏまでの距離を測定するための左右の後側方検知センサ１０，１０と、この各検知センサ１０の出力信号がそれぞれ入力されるコントローラ１５と、このコントローラ１５からの信号を受けて物体Ｏの存在をＣＲＴや液晶等により表示する表示装置３１、及び同物体Ｏの危険度を警報する警報装置３２とを備えている。そして、図２に示す如く、上記両検知センサ１０，１０は、上記パッケージトレイ５上の左右両端部にそれぞれ斜め後方を向いた状態で取付固定されている。また、コントローラ１５はエンジンルーム３の後端部に、また表示装置３１及び警報装置３２はインストルメントパネル４にそれぞれ配設されている。
【００３５】
図５に示すように、上記各検知センサ１０は、所定距離離れて上下方向に配置された上下１対のＣＣＤチップ１１，１１と、該ＣＣＤチップ１１，１１に対応して配置されたレンズ１２，１２とを備えている。各ＣＣＤチップ１１は、上下方向たるウィンドウ方向に沿って配置された多数のＣＣＤからなるＣＣＤラインをウィンドウ方向と直交するライン列方向（水平方向）に多段に並設してなる多段ライン型ＣＣＤからなり、この各ＣＣＤチップ１１によりレンズ１２を経て車両Ｃのリアウィンドガラス６越しに、上下方向に角度θ１の範囲でかつ水平左右方向に角度θ２の範囲（図１０、図１２参照）にある物体Ｏ等の画像を輝度情報として捕らえるようになっている。
【００３６】
図４に示す如く、上記各検知センサ１０はそれぞれコントローラ１５内の測距回路１６（測距手段）に接続されている。この各測距回路１６は、両ＣＣＤチップ１１，１１での物体像の視差（位相差）を演算する視差演算部１７と、この視差演算部１７からの信号により物体Ｏまでの距離を演算する距離演算部１８とを備えている。そして、各測距回路１６では、図６及び図７に示す如く、各ＣＣＤチップ１１により捕らえられた画像を、ライン方向（水平方向）にＣＣＤライン毎のｎ個のラインに分割すると共に、その各ラインをウィンドウ方向（上下方向）にｍ個のウィンドウに分割して、画像の略全体をｍ×ｎ個の領域Ｅ，Ｅ，…で構成し、両方のＣＣＤチップ１１，１１による画像での同一の領域Ｅ，Ｅ間の視差を求め、この視差から各領域Ｅ毎に物体Ｏまでの距離を演算する。
【００３７】
すなわち、両ＣＣＤチップ１１，１１により捕らえられた画像はいずれも図６に示すようになるが、これら両ＣＣＤチップ１１，１１の画像は同じライン位置（図示例ではラインｉ）では、図８に示すように、両ＣＣＤチップ１１，１１の上下方向のずれ分だけずれていて視差が生じており、この視差を利用して物体Ｏまでを測距する。この原理について図９により説明すると、図９の三角形Ｐ・Ｏ１・Ｑ及び三角形Ｏ１・Ｐ１・Ｑ１同士、並びに三角形Ｐ・Ｏ２・Ｑ及び三角形Ｏ２・Ｐ２・Ｑ２同士はそれぞれ相似形であるので、今、検知センサ１０（レンズ１２）から物体Ｏまでの距離をａ、両レンズ１２，１２の中心間の距離をＢ（定数）、レンズ１２の焦点距離をｆ（定数）、両ＣＣＤチップ１１，１１での物体像のレンズ中心からのずれ量をそれぞれｘ１，ｘ２とすると、
ａ・ｘ１／ｆ＝Ｂ−ａ・ｘ２／ｆ
となり、この式から、
ａ＝Ｂ・ｆ／（ｘ１＋ｘ２）
が得られる。つまり、両ＣＣＤチップ１１，１１での物体像の視差（位相差）によって物体Ｏまでの距離ａを測定することができる。
【００３８】
尚、図６及び図７におけるＧ（白点）は、ＣＣＤチップ１１のＣＣＤに対応するように縦横格子状に配置された測距点（測距ポイント）であり、この測距点Ｇは各領域Ｅに含まれている。また、各ＣＣＤラインでのウィンドウは、一部が隣接するウィンドウと互いにオーバーラップするように分割されており、上下方向（ウィンドウ方向）に隣接する領域Ｅ，Ｅに同じ測距点Ｇ，Ｇ，…が含まれている。また、Ｏ′は物体の像である。
【００３９】
また、図１０に示すように、上記各ＣＣＤチップ１１により捕らえられた画像をライン毎に分割して形成される複数のラインは、車両Ｃの外側で近距離を測距するライン位置が若い番号とされる一方、車幅方向の中央側で遠距離を測距するライン位置が大きい番号とされ、外側ラインから車幅方向の中央側ラインに向かって番号が順に増加するように番号付けされている。
【００４０】
図４に示す如く、上記コントローラ１５には、センサ１０に基づいて得られた上下方向及び水平方向の２次元の距離データ、つまり各測距回路１６からの信号を基に特定の物体Ｏを認識する物体認識部２０と、この物体認識部２０の出力信号により物体Ｏを新規物体かどうか選別する物体選別部２１と、この物体選別部２１により選別された物体Ｏが車両Ｃ（自車）にとって危険対象物かどうかを判断する危険判断部２２とが設けられており、物体認識部２０において、物体Ｏの認識結果に基づいて表示信号を表示装置３１に、また警報信号を警報装置３２にそれぞれ物体選別部２１を経て出力するようにしている。
【００４１】
また、コントローラ１５は、物体Ｏを認識する上で本来は物体Ｏが位置し得ない不要な範囲を除外するレンジカット部２４と、測距された各領域毎の距離データと周りの８つの隣接領域との比較（８隣接点処理）を行って有効ポイント数を付与する有効ポイント数付与手段としての８隣接点処理部２５と、ライン毎の距離を演算するライン距離演算部２６と、ガードレール等の路側固定物を判定するための路側固定物判定部２７と、距離データを物体Ｏ毎にグルーピングするグルーピング部２８とを備えている。
【００４２】
図１１は上記レンジカット部２４で除外される上下方向のレンジカット範囲Ｚ１を、また図１２は同左右方向のレンジカット範囲Ｚ２をそれぞれ示しており、これらのレンジカット範囲Ｚ１，Ｚ２は、ラインの角度とその位置での距離とに基づいて検出される。図１２中、Ｆは車両Ｃの路面、Ｍは道路における車両走行車線を設定する路面Ｆ上の白線、Ｆ１は道路の両側に設置された路側帯、Ｈはその植込みである。
【００４３】
上記８隣接点処理部２５での８隣接点処理動作は、図１３に示すように、ある領域Ｅ（ｉ，ｊ）の距離データに対しそれに隣接する周りの８つの隣接領域Ｒ１〜Ｒ８の距離データの相関性を判断するもので、具体的に図１５に示す如く行われる。すなわち、最初のステップＳ１で、ライン数ｎ及びウィンドウ数ｍに分割された領域Ｅ（ｉ，ｊ）毎の距離データｄ（ｉ，ｊ）を読み込み、次のステップＳ２で各領域Ｅ（ｉ，ｊ）の有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）をＰ（ｉ，ｊ）＝０と初期化する。この有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）は各領域Ｅ（ｉ，ｊ）に設定されるもので、この値が大きいほど領域の距離データの有効性が高く、信頼性、信憑性があると判断される。次のステップＳ３では、全ての領域のうち左右端及び上下端の位置にある領域（格子点）への有効ポイント数を嵩上げし、周辺の領域には有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）を＋１だけ、またその中で４つの隅角部の領域には有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）を＋２だけそれぞれ増やすように設定する。この後、ステップＳ４において、隣接点処理を行うかどうかを判定し、この判定がＮＯのときには、ステップＳ１１において有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）をＰ（ｉ，ｊ）＝８に設定した後、ステップＳ１２に進む一方、判定がＹＥＳのときには、ステップＳ５に進む。
【００４４】
上記ステップＳ４で隣接点処理を行うかどうかの判定は、例えば、予め各ライン位置毎に決定される基準距離値が所定値よりも大きいか否かを判定するもので、基準距離値が所定値よりも大きいときには、隣接点処理は行わない（ステップＳ１１に進む）一方、基準距離値が所定値よりも大きくないときには、隣接点処理を行う（同ステップＳ５に進む）。
【００４５】
上記ステップＳ５では距離しきい値ｄ０を設定する。この距離しきい値ｄ０は、付与ポイント数ｐを決定するためのもので、例えば、定数に設定する。
【００４６】
ステップＳ５の後はステップＳ６に進み、隣接領域Ｒｉの距離データｄ（Ｒｉ）を読み込み、次のステップＳ７では上記領域Ｅと隣接領域Ｒ１〜Ｒ８との距離差ｄｘ＝｜ｄ（ｉ，ｊ）−ｄ（Ｒｉ）｜を演算する。この後、ステップＳ８において、上記距離差ｄｘが上記距離しきい値ｄ０よりも小さいか否かの判定を行い、この判定がＮＯのときにはステップＳ１２に進む一方、判定がＹＥＳのときには、ステップＳ９において付与すべきポイント数ｐを設定する。
【００４７】
このようなステップＳ９の後、ステップＳ１０において、それまでの有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）に上記付与ポイント数ｐを加えて新たな有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）＝Ｐ（ｉ，ｊ）＋ｐを設定し、上記ステップＳ１２に進む。このステップＳ１２では、ステップＳ６〜Ｓ１０の処理が８つの隣接領域Ｒ１〜Ｒ８の各々について終了したか否かを判定し、この判定がＮＯのときにはステップＳ６に戻って、他の残りの隣接領域について同様の処理を行う。一方、判定がＹＥＳになると、ステップＳ１３に進み、全ての領域Ｅ，Ｅ，…についての有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）の設定（ステップＳ６〜Ｓ１０の処理）が終了したか否かを判定する。この判定がＮＯのときには、ステップＳ４に戻って他の領域Ｅについて有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）の設定を繰り返す。一方、判定がＹＥＳになると、次のライン毎の代表距離の演算処理（図１６参照）に進む。
【００４８】
図１６は上記ライン距離演算部２６での処理動作を示し、上記８隣接点処理部２５（有効ポイント数付与手段）により付与設定された有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）に基づき上記ライン毎の代表距離をそれぞれ演算する。
【００４９】
先ず、ステップＴ１において、ライン数ｎ及びウィンドウ数ｍに分割された領域Ｅ毎の距離データｄ（ｉ，ｊ）を読み込むと共に、上記８隣接点処理により付与された領域Ｅ毎の有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）を読み込み、次のステップＴ２では、ライン代表有効ポイント数ＰＩ（ｉ）をＰＩ（ｉ）＝０に初期化する。このライン代表有効ポイント数ＰＩ（ｉ）は、ライン毎の距離演算の際にラインに設定されるもので、この値が大きいほどラインの距離データの有効性が高く、信頼性、信憑性があると判断される。
【００５０】
次のステップＴ３では、上記ライン代表有効ポイント数ＰＩ（ｉ）に対応するライン代表しきい値Ｐ０を設定する。このステップＴ３でのライン代表しきい値Ｐ０は、例えば一定値に設定する。
【００５１】
ステップＴ３の後はステップＴ４に進み、上記領域毎の有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）がライン代表しきい値Ｐ０よりも大きいか否かを判定する。この判定がＮＯのときには、そのままステップＴ６に進むが、判定がＹＥＳのときには、ステップＴ５において、ライン毎の代表距離ｌ（ｉ）を平均化のために更新すると共に、上記ライン代表有効ポイント数ＰＩ（ｉ）に領域毎の有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）を加えてライン代表有効ポイント数ＰＩ（ｉ）の更新を行った後にステップＴ６に進む。すなわち、ライン距離演算部２６では、８隣接点処理部２５によって付与設定された有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）がライン代表しきい値Ｐ０よりも大きい領域についてライン毎の距離演算を行うようにしている。
【００５２】
上記ライン毎の代表距離ｌ（ｉ）の更新は次の式で行う。
0003708653.tif 000002
【００５３】
上記ステップＴ６では当該ラインの全てのウィンドウ番号（領域Ｅ）について終了したか否かを判定し、この判定がＹＥＳになるまでラインの各領域ＥについてステップＴ３〜Ｔ５を繰り返す。ステップＴ６の判定がＹＥＳになると、ステップＴ７に進み、全てのライン番号について終了したか否かを判定し、この判定がＹＥＳになるまでステップＴ２〜Ｔ６を繰り返す。ステップＴ７の判定がＹＥＳになると、次の路側固定物判定処理（図１７参照）に進む。
【００５４】
図１７はコントローラ１５における路側固定物判定部２７での処理動作を示し、ライン毎に上記有効ポイント数に基づいてラインポイント数を決定し、そのラインポイント数に応じて路側固定物判定を行う。すなわち、ステップＵ１でライン数ｎの代表距離ｌ（ｉ）及び各領域の有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）を読み込み、ステップＵ２でその有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）に基づいてラインポイント数ＰＬ（ｉ）を決定する。このラインポイント数ＰＬ（ｉ）は、以下のようにして決定する。
(第１例)
ラインポイント数ＰＬ（ｉ）を、そのラインにおいて有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）が上記ライン代表しきい値Ｐ０よりも大きい領域の個数とする。
【００５５】
(第２例)
ラインポイント数ＰＬ（ｉ）を、そのライン上の領域の有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）の総和とする。
【００５６】
(第３例)
ラインポイント数ＰＬ（ｉ）を、そのラインにおいて有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）がライン代表しきい値Ｐ０よりも大きい領域について有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）及びライン代表しきい値Ｐ０の差の総和とする。
【００５７】
上記ステップＵ２により、ライン毎に、上記８隣設点処理部２５により付与された有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）に基づいてラインポイント数ＰＬ（ｉ）を決定するラインポイント数決定手段３５が構成されている。
【００５８】
次のステップＵ３でラインポイント数のしきい値Ｐ１を設定する。このステップＵ３でのしきい値Ｐ１の設定は、具体的には以下の如く行う。
(第１例)
図１８に示す如く、ラインポイント数のしきい値Ｐ１を一定値Ｃに設定する。
【００５９】
下記の第２例及び第３例のように、ラインポイント数のしきい値Ｐ１をライン毎の代表距離ｌ（ｉ）に応じて可変とし、遠距離側ほど小さくなるように設定する。
【００６０】
(第２例)
図１９に示す如く、しきい値Ｐ１を代表距離ｌ（ｉ）の関数とする。例えば、図２０（ａ）に示すように、代表距離ｌ（ｉ）が大きくなるに連れてしきい値Ｐ１が比例して小さくなるか、或いは、図２０（ｂ）に示すように、代表距離ｌ（ｉ）が大きくなるに連れてしきい値Ｐ１が段階的に小さくなるように設定する。
【００６１】
(第３例)
図２１に示す如く、代表距離ｌ（ｉ）が所定値Ｄ１よりも大きいか否かを判定し、この判定がＹＥＳのときにはしきい値Ｐ１を０に設定する一方、判定がＮＯのときには、上記第２例と同様に、しきい値Ｐ１を代表距離ｌ（ｉ）の関数とする。このため、しきい値Ｐ１及び代表距離ｌ（ｉ）の関係は、例えば図２２（ａ）又は（ｂ）に示すようになる。
【００６２】
図１７のフローにおいて、ステップＵ３の後はステップＵ４に進んでラインポイント数ＰＬ（ｉ）が上記しきい値Ｐ１よりも大きいか否かを判定する。この判定がＹＥＳのときには、ステップＵ５に進んで、後述の如く物体認識部２０において認識する物体Ｏが路側固定物ではないと判定して代表距離ｌ（ｉ）をそのまま登録してステップＵ７に進むが、判定がＮＯのときには、ステップＵ６に進んで認識物体Ｏが路側固定物であると判定して代表距離ｌ（ｉ）を初期化してステップＵ７に進む。すなわち、有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）に基づいて決定されたラインポイント数ＰＬ（ｉ）は、物体Ｏがガードレール等の路側固定物である場合、その形状が平面的で単純な形状であることから、物体Ｏが車両等である場合と比べて小さい値となり、その値がしきい値Ｐ１以下であれば、認識物体Ｏが路側固定物であると判定する。そして、認識物体Ｏが路側固定物であると判定したときには、後述の如く表示処理や警報処理を行う必要がなく、次の物体認識処理（図２３参照）において物体登録を行わないように代表距離ｌ（ｉ）を初期化してしまう。
【００６３】
上記ステップＵ７では、全てのラインについて終了したか否かを判定し、この判定がＹＥＳになるまで上記ステップＵ３〜Ｕ６を繰り返す。ステップＵ７の判定がＹＥＳになると、次の物体認識処理に進む。
【００６４】
図２３はコントローラ１５における物体認識部２０での処理動作を示し、この物体認識部２０では、上記ライン距離演算部２６により演算されたライン毎の代表距離ｌ（ｉ）に基づいて物体Ｏを認識すると共に、物体検出距離（物体Ｏまでの距離）Ｌ（ｋ）を演算する。すなわち、ステップＷ１において物体番号ｋを設定し、ステップＷ２では、物体検出距離Ｌ（ｋ）、物体有効ポイント数ＰＫ（ｋ）及び物体内のデータ数Ｎ（ｋ）をいずれも０にして、一次保管用データセットのリセットを行う。
【００６５】
次のステップＷ３では、有効な未登録のラインデータが登録されているか否かを判定し、この判定がＮＯのときにはステップＷ８に進む。ステップＷ３の判定がＹＥＳのときには、ステップＷ４において、ラインデータの前後位置ＸＤ（ｉ）及び横位置ＹＤ（ｉ）を設定する。この後、ステップＷ５において、既に上記物体検出距離Ｌ（ｋ）が定義されているか否かを判定し、この判定がＮＯのときには、ステップＷ６に進み、上記物体検出距離Ｌ（ｋ）をＬ（ｋ）＝ＸＤ（ｉ）に、また物体有効ポイント数ＰＫ（ｋ）をＰＫ（ｋ）＝ＰＩ（ｉ）に、さらに物体内のデータ数Ｎ（ｋ）をＮ（ｋ）＝１にそれぞれ設定して、一次保管用データセットのセットを行った後、ステップＷ８に進む。
【００６６】
これに対し、ステップＷ５の判定がＹＥＳのときには、ステップＷ７に進み、物体検出距離Ｌ（ｋ）をＬ（ｋ）＝｛ＰＫ（ｋ）×Ｌ（ｉ）＋Ｐ（ｉ）×ＸＤ（ｉ）｝／｛ＰＫ（ｋ）＋Ｐ（ｉ）｝に、また物体有効ポイント数ＰＫ（ｋ）をＰＫ（ｋ）＝ＰＫ（ｋ）＋ＰＩ（ｉ）に、さらに物体内のデータ数Ｎ（ｋ）をＮ（ｋ）＝Ｎ（ｋ）＋１にそれぞれ設定して、一次保管用データセットの更新を行った後、ステップＷ８に進む。
【００６７】
上記ステップＷ８では、全てのライン番号について終了したか否かを判定し、この判定がＹＥＳになるまでステップＷ３〜Ｗ７を繰り返す。ステップＷ８の判定がＹＥＳになると、ステップＷ９〜Ｗ１１において物体Ｏの登録の可否の判定を行う。先ず、ステップＷ９において、上記物体内のデータ数Ｎ（ｋ）が所定値以上か否かを判定する。尚、この所定値は、遠距離側ほど小さくするように可変設定することもできる。このステップＷ９の判定がＮＯのときには、距離データはノイズ等に起因するものであると見做し、ステップＷ１０において物体Ｏの登録は行わず、物体番号ｋの物体データを初期化した後、終了する。一方、ステップＷ９の判定がＹＥＳであるときには、ステップＷ１１において物体Ｏの登録を行った後に終了する。すなわち、物体認識部２０は、ライン距離演算部２６により演算されたライン毎の距離のデータ数Ｎ（ｋ）が所定値以上であるときのみに、該ライン毎の距離に対応する物体を新規物体として登録する。
【００６８】
この物体認識部２０での処理動作の後は、上記表示装置３１での物体表示のための表示処理や警報装置３２での警報のための警報処理を行う。
【００６９】
したがって、上記実施形態１では、左右後側方検知センサ１０，１０により物体Ｏの画像が輝度情報として捕らえられると、先ず、コントローラ１５の各測距回路１６において、各検知センサ１０の画像がライン列及びウィンドウ方向にそれぞれ分割されて各領域Ｅについて距離ｄ（ｉ，ｊ）が測定される。次いで、８隣接点処理部２５で、上記測定された領域Ｅ毎の距離ｄ（ｉ，ｊ）及び隣接領域Ｒ１〜Ｒ８の距離の差ｄｘに基づいて各領域Ｅ毎の距離データの有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）が付与され、ライン距離演算部２６において上記有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）に基づきライン毎の代表距離ｌ（ｉ）が演算され、物体認識部２０においてライン距離演算部２６により演算されたライン毎の代表距離ｌ（ｉ）から物体Ｏが認識される。
【００７０】
そして、ラインポイント数決定手段３５によりライン毎に上記有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）に基づいてラインポイント数ＰＬ（ｉ）が決定され、路側固定物判定部２７により、そのラインポイント数ＰＬ（ｉ）がしきい値Ｐ１以下であるときに認識物体Ｏが路側固定物であると判定され、物体登録が行われなくなる。上記有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）は、物体Ｏがガードレール等の路側固定物である場合、その形状が平面的で単純な形状であることから、物体Ｏが車両である場合と比べて小さい値となり、その有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）に基づいて決定されたラインポイント数ＰＬ（ｉ）も、同様となる。
【００７１】
このように、各領域Ｅについての距離データの有効性が隣接領域Ｒ１〜Ｒ８との関係から有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）として判定され、この有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）に基づいてライン毎の代表距離ｌ（ｉ）を求めて、その代表距離ｌ（ｉ）から物体Ｏを認識すると共に、その有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）から決定されたラインポイント数ＰＬ（ｉ）がしきい値Ｐ１以下であるときに認識物体Ｏが路側固定物であると判定するので、測距データのばらつきやノイズ等があっても、その影響を最小限に抑えることができ、正確に物体認識及び路側固定物判定を行うことができる。
【００７２】
また、ラインポイント数のしきい値Ｐ１を、ライン毎の代表距離ｌ（ｉ）に応じて可変とし、図２０に示すように、代表距離ｌ（ｉ）が大きくなるほど小さく設定すれば、認識物体Ｏまでの距離が大きくなるほど有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）は小さくなるので、遠距離に存在する車両等の有効なデータを路側固定物であると誤判断する確率が低くなり、遠方の物体Ｏでも正確に路側固定物か否かを判定することができる。
【００７３】
さらに、ラインポイント数のしきい値Ｐ１を、図２２に示すように、ライン毎の代表距離ｌ（ｉ）が所定値Ｄ１よりも大きいとき０に設定すれば、代表距離ｌ（ｉ）が所定値Ｄ１よりも大きいときには、認識物体Ｏが常に路側固定物でないと判断されるので、遠距離に存在する車両等の有効なデータを落としてしまうということはない。
【００７４】
また、物体認識部２０は、物体Ｏの認識結果及び路側固定物判定部２７の判定結果に基づいて警報等の信号を出力するように構成されているので、認識物体Ｏを車両Ｃの乗員に容易に知らせることができると共に、その物体Ｏが路側固定物の場合には、不要な情報として知らせなくて済む。
【００７５】
尚、上記実施形態１では、路側固定物判定部２７での路側固定物判定処理を、ライン距離演算部２６でのライン毎の代表距離の演算処理と物体認識部２０での物体認識処理との間で行うようにしたが、代表距離の演算処理に続いて物体認識処理を行なった後に、上記路側固定物判定処理を行い、その判定処理の結果に基づいて再度物体認識処理を行うようにしてもよい。
【００７６】
（実施形態２）
図２４は、本発明の実施形態２における路側固定物判定部２７での処理動作を示し、この処理動作は、上記実施形態１における路側固定物判定部２７での処理動作と同様であるが、物体認識部２０での物体認識処理と警報処理との間で行われ、認識物体Ｏ毎に、有効ポイント数に基づいて決定された物体ポイント数がしきい値以下であるときに物体Ｏが路側固定物であると判定する。
【００７７】
すなわち、ステップＸ１で物体認識部２０において演算された物体数Ｋの物体検出距離Ｌ（ｋ）及び各領域の有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）を読み込み、ステップＸ２でその有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）に基づいて物体ポイント数ＰＯ（ｋ）を決定する。この物体ポイント数ＰＯ（ｋ）は、以下のようにして決定する。
(第１例)
物体ポイント数ＰＯ（ｋ）を、その物体番号ｋの物体Ｏに含まれる全てのラインにおいて有効ポイント数がライン代表しきい値よりも大きい領域の個数とする。
【００７８】
(第２例)
物体ポイント数ＰＯ（ｋ）を、その物体番号ｋの物体Ｏに含まれる全てのライン上の領域の有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）の総和とする。
【００７９】
(第３例)
物体ポイント数ＰＯ（ｋ）を、その物体番号ｋの物体Ｏに含まれる全てのラインにおいて有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）がライン代表しきい値Ｐ０よりも大きい領域について有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）及びライン代表しきい値Ｐ０の差の総和とする。
【００８０】
上記ステップＸ２により、認識物体Ｏ毎に、上記８隣設点処理部２５により付与された有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）に基づいて物体ポイント数ＰＯ（ｋ）を決定する物体ポイント数決定手段３６が構成されている。
【００８１】
次のステップＸ３で物体ポイント数のしきい値Ｐ２を設定する。このステップＸ３でのしきい値Ｐ２の設定は、上記実施形態１と同様に以下のように行う。
(第１例)
図２５に示す如く、物体ポイント数のしきい値Ｐ２を一定値Ｃに設定する。
【００８２】
下記の第２例及び第３例のように、物体ポイント数のしきい値Ｐ２を物体検出距離Ｌ（ｋ）に応じて可変とし、遠距離側ほど小さくなるように設定する。
【００８３】
(第２例)
図２６に示す如く、しきい値Ｐ２を物体検出距離Ｌ（ｋ）の関数とする。例えば、図２７（ａ）に示すように、物体検出距離Ｌ（ｋ）が大きくなるに連れてしきい値Ｐ２が比例して小さくなるか、或いは、図２７（ｂ）に示すように、物体検出距離Ｌ（ｋ）が大きくなるに連れてしきい値Ｐ２が段階的に小さくなるように設定する。
【００８４】
(第３例)
図２８に示す如く、物体検出距離Ｌ（ｋ）が所定値Ｄ２よりも大きいか否かを判定し、この判定がＹＥＳのときにはしきい値Ｐ２を０に設定する一方、判定がＮＯのときには、上記第２例と同様に、しきい値Ｐ２を物体検出距離Ｌ（ｋ）の関数とする。このため、しきい値Ｐ２及び物体検出距離Ｌ（ｋ）の関係は、例えば図２９（ａ）又は（ｂ）に示すようになる。
【００８５】
図２４のフローにおいて、ステップＸ３の後はステップＸ４に進んで物体ポイント数ＰＯ（ｋ）がしきい値Ｐ２よりも大きいか否かを判定する。この判定がＹＥＳのときには、ステップＸ５に進んで認識物体Ｏが路側固定物ではないと判定して物体検出距離Ｌ（ｋ）をそのまま登録してステップＸ７に進むが、判定がＮＯのときには、ステップＸ６に進んで認識物体Ｏが路側固定物であると判定して物体検出距離Ｌ（ｋ）を登録しないでステップＸ７に進む。すなわち、認識物体Ｏが路側固定物であると判定したときには、表示処理や警報処理を行わないように物体検出距離Ｌ（ｋ）の登録をしないようにする。
【００８６】
上記ステップＸ７では、全ての物体番号について終了したか否かを判定し、この判定がＹＥＳになるまで上記ステップＸ３〜Ｘ６を繰り返す。ステップＸ７の判定がＹＥＳになると、表示装置３１での物体表示のための表示処理や警報装置３２での警報のための警報処理を行う。
【００８７】
したがって、上記実施形態２では、物体認識部２０で物体Ｏを認識した後に、路側固定物判定部２７において認識物体Ｏ毎に、有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）に基づいて決定された物体ポイント数ＰＯ（ｋ）がしきい値Ｐ２以下であるときに物体Ｏが路側固定物であると判定するので、路側固定物か否かの判定をより一層容易かつ正確に行うことができる。
【００８８】
また、物体ポイント数のしきい値Ｐ２を、物体検出距離Ｌ（ｋ）に応じて可変とし、図２７に示すように、物体検出距離Ｌ（ｋ）が大きくなるほど小さく設定するか、又は、図２９に示すように、物体検出距離Ｌ（ｋ）が所定値Ｄ２よりも大きいとき０に設定すれば、実施形態１と同様の作用効果を得ることができる。
【００８９】
（実施形態３）
図３０は、本発明の実施形態３における路側固定物判定部２７での処理動作を示し、この処理動作は、所定の複数のラインの代表距離の検出状況つまり代表距離が基準値に対して所定範囲内にあるラインの数が所定値よりも大きいときに、認識物体Ｏが路側固定物であると判定し、その判定結果に基づいて物体認識部２０での物体を認識するエリアを可変とするようにしたものである。
【００９０】
すなわち、ステップＹ１でライン数ｎの代表距離ｌ（ｉ）及び各領域の有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）を読み込み、ステップＹ２でその有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）に基づいてラインポイント数ＰＬ（ｉ）を決定する。このラインポイント数ＰＬ（ｉ）は、上記実施形態１と同様にして決定されるもので、このステップＹ２によって、ライン毎に、上記８隣設点処理部２５により付与された有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）に基づいてラインポイント数ＰＬ（ｉ）を決定するラインポイント数決定手段３５が構成されている。
【００９１】
次のステップＹ３で路側固定物判定領域を設定するための基準値ＳＴ＿Ｗを求めてステップＹ４に進む。上記ステップＹ３で基準値ＳＴ＿Ｗを求める処理は、具体的には以下のように行う。
(第１例)
基準値ＳＴ＿Ｗを、近距離側ラインの代表距離に基づいて設定する。すなわち、図３１に示すように、ステップＹＡ１でラインポイント数ＰＬ（ｉ）がしきい値以上で、かつ最も近距離側のライン番号を格納する変数Ｎｅａｒ＿ｉにラインの個数ｎを入れた後、ステップＹＡ２でラインｉのラインポイント数ＰＬ（ｉ）がしきい値以上か否かを判定する。この判定がＹＥＳのときにはステップＹＡ３に進んでｉが上記変数Ｎｅａｒ＿ｉよりも近距離側つまりライン番号が小さいか否かを判定する。この判定がＹＥＳのときにはステップＹＡ４に進んでそのラインｉを最も近距離側として変数Ｎｅａｒ＿ｉに入れてステップＹＡ５に進む。一方、上記ステップＹＡ２，ＹＡ３の判定がそれぞれＮＯのときにはそのままステップＹＡ５に進む。このステップＹＡ５では、全てのライン番号について終了したか否かを判定し、この判定がＹＥＳになるまで上記ステップＹＡ２〜ＹＡ４を繰り返す。ステップＹＡ５の判定がＹＥＳになると、ステップＹＡ６に進んで基準値ＳＴ＿Ｗをｌ（Ｎｅａｒ＿ｉ）×Ｓｉｎθ（Ｎｅａｒ＿ｉ）とする。ここでθ（ｉ）は、図３７に示すように、車両Ｃの前後方向に対するラインｉの測距方向の傾きである。
【００９２】
上記処理におけるしきい値を、図３２（ａ）に示す如く、ライン位置に関係なく一定値に設定してもよく、また、例えば図３２（ｂ）及び（ｃ）に示す如く、ライン位置が大きくなる（車体１外側ラインつまり近距離側ラインから内側ラインつまり遠距離側ラインに向かう）に連れて小さくなるように設定してもよい。それぞれの場合に応じて各図に示す如くラインポイント数がしきい値以上でかつ最も近距離側のラインＮｅａｒ＿ｉが決定される。
【００９３】
(第２例)
基準値ＳＴ＿Ｗを、ラインポイント数決定手段３５により決定されたラインポイント数ＰＬ（ｉ）の最も高いラインの代表距離に基づいて設定する。すなわち、図３３に示すように、ステップＹＢ１で最も高いラインポイント数ＰＬ（ｉ）を格納する変数Ｍａｘ＿ＰＬ及びそのライン番号を格納する変数Ｍａｘ＿ｉを初期化し、次のステップＹＢ２でラインポイント数ＰＬ（ｉ）が上記変数Ｍａｘ＿ＰＬよりも大きいか否かを判定する。この判定がＹＥＳのときにはステップＹＢ３に進んで変数Ｍａｘ＿ＰＬにＰＬ（ｉ）を入れた後、ステップＹＢ４で変数Ｍａｘ＿ｉにそのラインｉを入れてステップＹＢ５に進む。一方、ステップＹＢ２での判定がＮＯのときにはそのままステップＹＢ５に進む。このステップＹＢ５で全てのライン番号について終了したか否かを判定し、この判定がＹＥＳになるまで上記ステップＹＢ２〜ＹＢ４を繰り返す。ステップＹＢ５の判定がＹＥＳになると、例えば、図３４に示す如く、ラインポイント数ＰＬ（ｉ）が最も高いラインＭａｘ＿ｉが決定され、ステップＹＢ６に進んで基準値ＳＴ＿Ｗをｌ（Ｍａｘ＿ｉ）×Ｓｉｎθ（Ｍａｘ＿ｉ）とする。
【００９４】
(第３例)
所定時間（１サンプリング時間）毎にライン毎の代表距離の変化（移動量）を検出し、基準値ＳＴ＿Ｗを、その検出した距離変化が所定値よりも小さいラインの代表距離に基づいて設定する。すなわち、図３５に示すように、ステップＹＣ１でライン数ｎの１サンプリング前の代表距離ｌｐ（ｉ）を読み込み、ステップＹＣ２で各ラインの設定時間（１サンプリング時間）の移動量を格納する変数Ｍｏｖｅ＿ｄ（ｉ）を初期化した後、ステップＹＣ３で上記変数Ｍｏｖｅ＿ｄ（ｉ）がしきい値以下で、かつ最も近距離側のライン番号を格納する変数Ｍｏｖｅ＿ｉにラインの個数ｎを入れる。そして、ステップＹＣ４に進んで設定時間の移動量｜ｌ（ｉ）−ｌｐ（ｉ）｜を変数Ｍｏｖｅ＿ｄ（ｉ）に格納し、次のステップＹＣ５で上記移動量のしきい値Ｍ０を設定した後、ステップＹＣ６で変数Ｍｏｖｅ＿ｄ（ｉ）が上記しきい値Ｍ０よりも大きいか否かを判定する。この判定がＮＯのときにはステップＹＣ７に進んでそのラインｉが変数Ｍｏｖｅ＿ｉよりも近距離側か否かを判定する。このステップＹＣ７の判定がＹＥＳのときにはステップＹＣ８に進んでそのラインｉを変数Ｍｏｖｅ＿ｉに格納した後、ステップＹＣ９に進む。ステップＹＣ６の判定がＹＥＳのとき又はステップＹＣ７の判定がＮＯのときにはそのままステップＹＣ９に進む。このステップＹＣ９で全てのライン番号について終了したか否かを判定し、この判定がＹＥＳになるまで上記ステップＹＣ４〜ＹＣ８を繰り返す。ステップＹＣ９の判定がＹＥＳになると、ステップＹＣ１０に進んで基準値ＳＴ＿Ｗをｌ（Ｍｏｖｅ＿ｉ）×Ｓｉｎθ（Ｍｏｖｅ＿ｉ）とする。
【００９５】
上記ステップＹＣ４により、所定時間毎にライン毎の代表距離の変化を検出する距離変化検出手段３７が構成されている。
【００９６】
上記処理におけるしきい値Ｍ０を、図３６（ａ）に示す如く、ライン位置に関係なく一定値に設定してもよく、また、例えば図３６（ｂ）及び（ｃ）に示す如く、ライン位置が大きくなるに連れて大きくなるように設定してもよい。それぞれの場合に応じて各図に示す如く移動量がしきい値以下でかつ最も近距離側のラインＭｏｖｅ＿ｉが決定される。
【００９７】
図３０のフローに戻り、次のステップＹ４においてｌ（ｉ）×Ｓｉｎθ（ｉ）で車体１側面からの距離Ｗ（ｉ）を求め（図３７参照）、ステップＹ５でその距離Ｗ（ｉ）がＳＴ＿Ｗ−Ａ（ｉ）＜Ｗ（ｉ）＜ＳＴ＿Ｗ＋Ａ（ｉ）を満たすか否かを判定する。このＡ（ｉ）の値は、図３８（ａ）に示す如く、ライン位置に関係なく一定値であってもよく、また、例えば図３８（ｂ）に示す如く、ライン位置が大きくなるに連れて大きくなるようにしてもよい。上記基準値ＳＴ＿Ｗに対して±Ａ（ｉ）の範囲が路側固定物判定領域とされている。
【００９８】
上記ステップＹ５の判定がＹＥＳのときにはステップＹ６に進んで路側固定物判定領域内にあると判定されたカウント数ｎｕｍｂを１増やした後、ステップＹ７に進む一方、判定がＮＯのときにはそのままステップＹ７に進む。ステップＹ７で全てのライン番号について終了したか否かを判定し、この判定がＹＥＳになるまで上記ステップＹ４〜Ｙ６を繰り返す。ステップＹ７の判定がＹＥＳになるとステップＹ８に進んで路側固定物判定領域内ライン数のしきい値ｎｕｍ０を設定した後、ステップＹ９で上記カウント数ｎｕｍｂがしきい値ｎｕｍ０よりも大きいか否かを判定する。この判定がＹＥＳのときにはステップＹ１０に進んで路側固定物があると判定する。すなわち、物体Ｏが路側固定物の場合、車体１側面からの距離Ｗ（ｉ）はどのラインについても略同じとなり、基準値ＳＴ＿Ｗに対して±Ａ（ｉ）の範囲内にあることになるので、車体１側面からの距離Ｗ（ｉ）がその範囲内となるラインの数がしきい値よりも大きいと、認識物体Ｏは路側固定物であると判定する。
【００９９】
そして、次のステップＹ１１で状況に応じて有効範囲（物体を認識するエリア）を可変として次のデータ有効判定処理に進む。すなわち、図３９に示す如く、有効範囲が小さくなって、路側固定物が存在する領域のデータは、データ有効判定処理で無効にされることになる。一方、上記ステップＹ９の判定がＮＯのときには有効範囲はそのままでデータ有効判定処理に進む。
【０１００】
上記ステップＹ１１により、路側固定物判定部２７の判定結果に基づいて物体認識部２０での物体を認識するエリアを可変とするエリア可変手段３８が構成されている。
【０１０１】
上記データ有効判定処理は、物体認識部２０において物体認識処理に先立って行われ、レンジカット部２４におけるレンジカットと同じ処理である。すなわち、図４０に示すように、ステップＹ２１でライン数ｎ及びウィンドウ数ｍの距離データｄ（ｉ，ｊ）を読み込み、ステップＹ２２でｄ（ｉ，ｊ）が有効範囲にあるか否かを判定する。この判定がＹＥＳのときにはステップＹ２３に進んで有効な距離データとしてｄ（ｉ，ｊ）を登録してステップ２５に進む一方、判定がＮＯのときにはステップＹ２４に進んで無効なデータとしてｄ（ｉ，ｊ）を０にクリアしてステップＹ２５に進む。
【０１０２】
ステップＹ２５では当該ラインの全てのウィンドウ番号について終了したか否かを判定し、この判定がＹＥＳになるまでステップＹ２２〜Ｙ２４を繰り返す。ステップＹ２５の判定がＹＥＳになると、ステップＹ２６に進み、全てのライン番号について終了したか否かを判定し、この判定がＹＥＳになるまでステップＹ２２〜Ｙ２５を繰り返す。ステップＹ２６の判定がＹＥＳになると、上記８隣接点処理、ライン毎の距離演算処理及び物体認識処理を再度やり直す。
【０１０３】
したがって、上記実施形態３では、路側固定物判定部２０は、代表距離ｌ（ｉ）が基準値ＳＴ＿Ｗに対して±Ａ（ｉ）の範囲内にあるラインの数（カウント数ｎｕｍｂ）がしきい値ｎｕｍ０よりも大きいときに、認識物体Ｏが路側固定物であると判定し、認識物体Ｏが路側固定物であるとき、エリア可変手段３８により物体を認識するエリアを可変とするように構成されているので、ガードレール等の路側固定物の場合、その形状等から各代表距離ｌ（ｉ）が基準値ＳＴ＿Ｗに対して±Ａ（ｉ）の範囲内となり、正確に路側固定物判定を行うことができると共に、容易に路側固定物のエリアを認識しないようにすることができる。よって、正確に路側固定物の判定を行いつつ、路側固定物が存在する領域内の無効なデータを排除することができる。
【０１０４】
また、基準値ＳＴ＿Ｗを、より正確な近距離側ラインの代表距離に基づいて設定すれば、より一層正確に物体Ｏが路側固定物であるか否かを判定することができる。
【０１０５】
さらに、基準値ＳＴ＿Ｗを、ラインポイント数決定手段３５により有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）に基づいて決定されたラインポイント数ＰＬ（ｉ）の最も高いラインの代表距離に基づいて設定しても、そのラインの代表距離は信頼性が高いので、同様の作用効果を奏することができる。
【０１０６】
また、基準値ＳＴ＿Ｗを、距離変化検出手段３７により検出されたライン毎の代表距離の変化がしきい値Ｍ０よりも小さいラインの代表距離に基づいて設定しても、物体Ｏが路側固定物の場合、１サンプリング時間毎の代表距離は殆ど変化しないので、同様の作用効果が得られる。
【０１０７】
（実施形態４）
図４１は、本発明の実施形態４における路側固定物判定部２７での処理動作を示し、この処理動作は、上記実施形態３におけるステップＹ３に相当するものであり、ライン毎の認識物体Ｏの検出位置同士が所定の関係にあるか否かつまりライン毎の認識物体Ｏの検出位置から求まる近似線に対するその検出位置のばらつきの大きさに基づいて認識物体Ｏが路側固定物であるか否かを判定するようにしたものである。
【０１０８】
すなわち、この実施形態では、基本的な処理は上記実施形態３における図３０と同じであるが、そのステップＹ３での路側固定物判定領域を設定するための基準値ＳＴ＿Ｗの求める際、一旦、上記検出位置のばらつきの大きさに応じて路側固定物か否かの判定処理を行い、その判定結果に応じて基準値ＳＴ＿Ｗを、上記実施形態３と同様に設定するか又は初期値に設定するかを決めるようになっており、最終的には、上述の如く、車体１側面からの距離Ｗ（ｉ）がＳＴ＿Ｗ−Ａ（ｉ）＜Ｗ（ｉ）＜ＳＴ＿Ｗ＋Ａ（ｉ）を満たすラインの数がしきい値ｎｕｍ０よりも大きいときに路側固定物があると判定し、有効範囲を可変とする。
【０１０９】
図４１のフローにおいて、ステップＹＤ１で最小２乗法により各ラインの認識物体Ｏの検出位置が乗る１次の近似直線ｆ（χ）を求め、ステップＹＤ２でラインｉの測距方向を格納するθ（ｉ）、誤差を格納するＳ（ｉ）及び誤差２乗和を格納するＳを初期化する。そして、ステップＹＤ３で、図４２に示すように、ｌ（ｉ）×Ｓｉｎθ（ｉ）のｆ（ｌ（ｉ）×Ｃｏｓθ（ｉ））に対する誤差（検出位置の近似直線ｆ（χ）に対する車両Ｃ車幅方向のずれ量）をＳ（ｉ）に格納した後、ステップＹＤ４に進んで全てのライン番号について終了したか否かを判定する。この判定がＹＥＳになるまでステップＹＤ４の処理を繰り返す。ステップＹＤ４の判定がＹＥＳになると、ステップＹＤ５に進んで全てのラインについて各誤差Ｓ（ｉ）を２乗した値を合計して誤差２乗和Ｓを求めた後、ステップＹＤ６で路側固定物と判定するための処理を行って基準値ＳＴ＿Ｗを求め、上記実施形態３における図３０のステップＹ４に進む。
【０１１０】
上記ステップＹＤ６における処理は、具体的には以下の如く行う。
(第１例)
誤差２乗和Ｓにローパスフィルタをかけ、検出位置のばらつきの大きさとして、その誤差２乗和Ｓにローパスフィルタをかけてスムーズ化処理した値を用いて基準値ＳＴ＿Ｗを求める。すなわち、図４３に示す如く、ステップＹＤＡ１でローパスフィルタＳf ＝ａ×Ｓf ＋（１−ａ）×Ｓの処理（ａは０〜１の定数）をした後、ステップＹＤＡ２でＳf のしきい値Ｓf ０を設定する。そして、ステップＹＤＡ３でＳf がＳf ０よりも小さいか否かを判定し、この判定がＹＥＳのときには、ステップＹＤＡ３に進んで路側固定物があると判定し、基準値ＳＴ＿Ｗを上記実施形態３と同様に設定してステップＹ４に進む。一方、ステップＹＤＡ３の判定がＮＯのときには、ステップＹＤＡ５に進んで、路側固定物がないと判定し、基準値ＳＴ＿Ｗを初期値に設定する。つまり、物体Ｏが路側固定物の場合、検出位置は近似直線上にあって、ばらつきは小さいので、誤差２乗和Ｓにローパスフィルタをかけた値Ｓf がしきい値Ｓf ０よりも小さいと、路側固定物であると判定する。
【０１１１】
上記ステップＹＤＡ１により、誤差２乗和Ｓをスムーズ化処理するスムーズ化処理手段３９が構成されている。
【０１１２】
(第２例)
検出位置のばらつきの大きさつまり各ラインの誤差Ｓ（ｉ）が所定値よりも小さいラインの数が所定値よりも大きいとき、認識物体Ｏが路側固定物であると判定して基準値ＳＴ＿Ｗを求める。すなわち、図４４に示す如く、ステップＹＤＢ１で誤差Ｓ（ｉ）のしきい値Ｓ０を設定し、ステップＹＤＢ２で誤差｜Ｓ（ｉ）｜がしきい値Ｓ０よりも小さいラインの個数のしきい値ｎｕｍ１を設定し、カウント数ｎｕｍをｎｕｍ＝０と初期化する。そして、ステップＹＤＢ３で誤差｜Ｓ（ｉ）｜がしきい値Ｓ０よりも小さいか否かを判定し、この判定がＹＥＳのときには、ステップＹＤＢ４に進んでしきい値Ｓ０よりも小さいと判定されたカウント数ｎｕｍを１増やしてステップＹＤＢ５に進む。一方、ステップＹＤＢ３の判定がＮＯのときには、そのままステップＹＤＢ５に進む。ステップＹＤＢ５で全てのライン番号について終了したか否かを判定し、この判定がＹＥＳになるまでステップＹＤＢ３，ＹＤＢ４を繰り返す。ステップＹＤＢ５の判定がＹＥＳになると、ステップＹＤＢ６に進んで上記カウント数ｎｕｍがしきい値ｎｕｍ１よりも大きいか否かを判定し、この判定がＹＥＳのときには、ステップＹＤＢ７に進み、上記第１例のステップＹＤＡ４と同じ処理を行う。ステップＹＤＢ６の判定がＮＯのときには、ステップＹＤＢ８に進み、上記第１例のステップＹＤＡ５と同じ処理を行う。
【０１１３】
上記処理における誤差｜Ｓ（ｉ）｜のしきい値Ｓ０を、図４５（ａ）に示す如く、ライン位置に関係なく一定値に設定してもよく、また、例えば図４５（ｂ）及び（ｃ）に示す如く、ライン位置が大きくなるに連れて大きくなるように設定してもよい。それぞれの場合に応じて各図に示す如く誤差がしきい値よりも小さいと判定されたカウント数ｎｕｍが決定される。
【０１１４】
(第３例)
誤差２乗和Ｓを所定時間内においてのみスムーズ化処理し、検出位置のばらつきの大きさとして、そのスムーズ化処理した値を用いて基準値ＳＴ＿Ｗを求める。すなわち、図４６に示す如く、ステップＹＤＣ１で、スムーズ化処理するための所定時間内に求められた過去χ個の誤差２乗和のデータＳ1 ，Ｓ2 ，Ｓ3 ，Ｓ4 ，…，Ｓχを確保しておき、ステップＹＤＣ２でその過去χ個の誤差２乗和のデータＳ1 ，Ｓ2 ，Ｓ3 ，Ｓ4 ，…，Ｓχと今回の誤差２乗和Ｓの平均値（Ｓ1 ＋Ｓ2 ＋Ｓ3 ＋Ｓ4 ＋…＋Ｓχ＋Ｓ）÷（χ＋１）をＳave に入れる。そして、ステップＳＤＣ３で平均値Ｓave のしきい値Ｓave ０を設定した後、ステップＳＤＣ４に進んで上記平均値Ｓave がしきい値Ｓave ０よりも小さいか否かを判定する。この判定がＹＥＳのときには、ステップＹＤＣ５に進み、上記第１例のステップＹＤＡ４と同じ処理を行う一方、ステップＹＤＣ４の判定がＮＯのときには、ステップＹＤＣ６に進み、上記第１例のステップＹＤＡ５と同じ処理を行う。
【０１１５】
上記ステップＹＤＣ２により、誤差２乗和Ｓを所定時間内においてスムーズ化処理するスムーズ化処理手段４０が構成されている。
【０１１６】
したがって、上記実施形態４では、路側固定物判定部２７は、ラインの認識物体Ｏの検出位置から求まる近似直線に対するその検出位置のばらつきの大きさが所定値よりも小さいか否かに基づいて認識物体Ｏが路側固定物であるか否かを判定するように構成されているので、物体がガードレール等の路側固定物の場合、各検出位置が略同一の直線上に存在し、各検出位置の直線から外れる程度つまりばらつきの大きさから正確に路側固定物の判定を行うことができる。
【０１１７】
また、検出位置のばらつきの大きさとして、誤差２乗和Ｓにローパスフィルタをかけた値とするか又は誤差２乗和Ｓを所定時間内においてのみスムーズ化処理した値を用いることで、突発的なノイズ等の影響を受けることなく、より一層正確に路側固定物の判定を行うことができる。
【０１１８】
さらに、検出位置のばらつきの大きさが所定値よりも小さいラインの数に基づいて認識物体Ｏが路側固定物であるか否かを判定するようにしても、同様の作用効果を得ることができる。
【０１１９】
（実施形態５）
図４７は、本発明の実施形態５における路側固定物判定部２７での処理動作を示し、この処理動作は、ライン毎に、認識物体Ｏの検出位置と、その検出位置から求まる近似直線及びライン測距方向に延びる直線の交点位置との距離差に応じて認識物体Ｏが路側固定物であるか否かを判定し、その判定結果に応じて、物体を認識するエリアを可変とするようにしたものである。
【０１２０】
すなわち、ステップＺ１で代表距離ｌ（ｉ）の近似線が直線か否かを判定する。この判定がＹＥＳのときにはステップＺ２に進み、図４８に示すように、その近似直線の式Ｙ＝ａＸ＋ｂを求め、ステップＺ３でラインｉの測距方向に延びる直線Ｙ＝｛ｔａｎθ（ｉ）｝Ｘと近似直線Ｙ＝ａＸ＋ｂとの交点のＸ座標であるＸ〔ｉ〕を求める。そして、ステップＺ４で｜ｌ（ｉ）×Ｃｏｓθ（ｉ）−Ｘ〔ｉ〕｜をＳ２（ｉ）として求め、ステップＺ５で全てのライン番号について終了したか否かを判定し、この判定がＹＥＳになるまでステップＺ３，Ｚ４を繰り返す。ステップＺ５の判定がＹＥＳになると、ステップＺ６に進んでＳ２（ｉ）の全てのラインについての合計Ｓ２がしきい値よりも小さいか否かを判定する。この判定がＹＥＳのときにはステップＺ７に進み、上記実施形態３と同様に、路側固定物があると判定し、ステップＺ８で状況に応じて有効範囲を可変として上記データ有効判定処理に進む。上記ステップＺ１，Ｚ６の判定がそれぞれＮＯのときには有効範囲はそのままでデータ有効判定処理に進む。
【０１２１】
したがって、上記実施形態５では、路側固定物判定部２７は、ライン毎に、認識物体Ｏの検出位置と、その検出位置から求まる近似直線及びライン測距方向に延びる直線の交点位置との距離差に応じて認識物体Ｏが路側固定物であるか否かを判定するように構成されているので、車両Ｃの後側方に数台の他の車両が前後方向に並んで走行している場合であっても、不連続な車両と連続しているガードレール等の路側固定物とでは、ライン毎の認識物体Ｏの検出位置と近似直線及びライン測距方向に延びる直線の交点位置との距離差は異なり、それらを容易に区別することができる。
【０１２２】
【発明の効果】
以上説明したように、請求項１の発明によると、多段ライン型ＣＣＤの画像をライン毎にかつウィンドウ方向に複数に分割して各領域について距離を測定し、この各領域及び隣接領域の各測定距離の差に基づいて各領域毎の距離データの有効ポイント数を求め、この有効ポイント数からライン毎の距離を演算して物体を認識すると共に、ライン毎に、上記有効ポイント数に基づいて決定されたラインポイント数がしきい値以下であるときに認識物体が路側固定物であると判定するようにしたことにより、測距データのばらつきやノイズ等があっても、その影響を可及的に低減して、正確に物体認識及び路側固定物判定を行うことができる。
【０１２３】
請求項２の発明では、各ラインにおいて有効ポイント数がライン代表しきい値よりも大きい領域の個数をラインポイント数とするようにした。また、請求項３の発明では、各ライン上の領域の有効ポイント数の総和をラインポイント数とするようにした。さらに、請求項４の発明では、各ラインにおいて有効ポイント数がライン代表しきい値よりも大きい領域について有効ポイント数及びライン代表しきい値の差の総和をラインポイント数とするようにした。したがって、これらの発明によると、ラインポイント数を具体的に決定することができ、認識物体が路側固定物か否かを正確に判定することができる。
【０１２４】
請求項５の発明によると、ラインポイント数のしきい値は、ライン毎の代表距離が大きいほど小さく設定するようにしたことにより、遠方物体でも正確に路側固定物か否かを判定することができる。
【０１２５】
請求項６の発明によると、ラインポイント数のしきい値は、ライン毎の代表距離が所定値よりも大きいとき０に設定するようにしたことにより、遠距離に存在する車両等の有効なデータを落としてしまうのを防止することができる。
【０１２６】
請求項７の発明によると、多段ライン型ＣＣＤの画像をライン毎にかつウィンドウ方向に複数に分割して各領域について距離を測定し、この各領域及び隣接領域の各測定距離の差に基づいて各領域毎の距離データの有効ポイント数を求め、この有効ポイント数からライン毎の距離を演算して物体を認識して物体検出距離を演算すると共に、認識物体毎に、上記有効ポイント数に基づいて決定された物体ポイント数がしきい値以下であるときに認識物体が路側固定物であると判定するようにしたことにより、路側固定物判定をより一層容易かつ正確に行うことができる。
【０１２７】
請求項８の発明では、各認識物体に含まれる全てのラインにおいて有効ポイント数がライン代表しきい値よりも大きい領域の個数を物体ポイント数とするようにした。また、請求項９の発明では、各認識物体に含まれる全てのライン上の領域の有効ポイント数の総和を物体ポイント数とするようにした。さらに、請求項１０の発明では、各認識物体に含まれる全てのラインにおいて有効ポイント数がライン代表しきい値よりも大きい領域について有効ポイント数及びライン代表しきい値の差の総和を物体ポイント数とするようにした。したがって、これらの発明によると、物体ポイント数を具体的に決定することができ、認識物体が路側固定物か否かを正確に判定することができる。
【０１２８】
請求項１１の発明によると、物体ポイント数のしきい値は、物体検出距離が大きいほど小さく設定するようにしたことにより、請求項５と同様の作用効果が得られる。
【０１２９】
請求項１２の発明によると、物体ポイント数のしきい値は、物体検出距離が所定値よりも大きいとき０に設定するようにしたことにより、請求項６と同様の作用効果が得られる。
【０１３０】
請求項１３の発明によると、多段ライン型ＣＣＤの画像をライン毎にかつウィンドウ方向に複数に分割して各領域について距離を測定し、この各領域及び隣接領域の各測定距離の差に基づいて各領域毎の距離データの有効ポイント数を求め、この有効ポイント数からライン毎の距離を演算して物体を認識すると共に、所定の複数のラインの代表距離の検出状況に応じて認識物体が路側固定物であるか否かを判定し、その判定結果に基づいて物体を認識するエリアを可変とするようにしたことにより、正確な路側固定物判定を行いつつ、路側固定物が存在する領域内の不要なデータを排除することができる。
【０１３１】
請求項１４の発明によると、代表距離が基準値に対して所定範囲内にあるラインの数が所定値よりも大きいときに、認識物体が路側固定物であると判定するようにしたことにより正確な路側固定物判定を行うことができる。
【０１３２】
請求項１５の発明では、基準値は、近距離側ラインの代表距離に基づいて設定するようにした。また、請求項１６の発明では、ライン毎に、有効ポイント数付与手段により付与された有効ポイント数に基づいてラインポイント数を決定し、基準値は、そのラインポイント数の最も高いラインの代表距離に基づいて設定するようにした。さらに、請求項１７の発明では、所定時間毎にライン毎の代表距離の変化を検出し、基準値は、そのライン毎の代表距離の変化が所定値よりも小さいラインの代表距離に基づいて設定するようにした。したがって、これらの発明によると、より一層正確に路側固定物判定を行うことができる。
【０１３３】
請求項１８の発明では、ライン毎の認識物体の検出位置同士が所定の関係にあるときに、認識物体が路側固定物であると判定するようにした。また、請求項１９の発明では、ライン毎の認識物体の検出位置から求まる近似線に対する該検出位置のばらつきの大きさに基づいて認識物体が路側固定物であるか否かを判定するようにした。したがって、これらの発明によると、認識物体が路側固定物であるか否かを正確に判定することができる。
【０１３４】
請求項２０の発明では、検出位置のばらつきの大きさとして、スムーズ化処理した値を用いるようにした。また、請求項２１の発明では、検出位置のばらつきの大きさが所定値よりも小さいラインの数に基づいて認識物体が路側固定物であるか否かを判定するようにした。さらに、請求項２２の発明では、検出位置のばらつきの大きさとして、所定時間内においてスムーズ化処理した値を用いるようにした。したがって、これらの発明によると、突発的なノイズ等の影響を受けることなく、さらに正確に路側固定物判定を行うことができる。
【０１３５】
請求項２３の発明によると、ライン毎に、認識物体の検出位置と、その検出位置から求まる近似線及びラインの測距方向に延びる直線の交点位置との距離差に応じて認識物体が路側固定物であるか否かを判定するようにしたことにより、数台の車両が走行方向に並んで走行している場合であっても、それらを容易に区別することができる。
【０１３６】
請求項２４の発明によると、物体の認識結果及び路側固定物判定手段の判定結果に基づいて警報等の信号を出力するようにしたことにより、認識物体を容易に知らせることができると共に、その認識物体が路側固定物の場合には、不要な情報として知らせなくても済む。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の構成図である。
【図２】本発明の実施形態１に係る物体認識装置の各構成部品の車両での位置を示す斜視図である。
【図３】物体認識装置の概略構成を示すブロック図である。
【図４】物体認識装置の詳細構成を示すブロック図である。
【図５】検知センサにより物体を測距する概念を示す側面図である。
【図６】ＣＣＤチップにより捕らえた画像を示す図である。
【図７】ＣＣＤチップにより捕らえた画像の中のラインをウィンドウ方向に分割して領域を区分する概念を示す図である。
【図８】上下のＣＣＤチップにより得られた画像が同じラインでずれて視差が生じる状態を示す説明図である。
【図９】上下のＣＣＤチップにより物体までの距離を測定する原理を示す図である。
【図１０】ＣＣＤチップにより得られた画像におけるＣＣＤラインの測距方向を示す平面図である。
【図１１】上下方向のレンジカット領域を示す側面図である。
【図１２】水平方向のレンジカット領域を示す平面図である。
【図１３】領域に隣接する８隣接領域の配置を示す図である。
【図１４】８隣接点処理からライン毎の距離演算までの具体例を示す図である。
【図１５】８隣接点処理動作を示すフローチャート図である。
【図１６】ライン毎の距離演算処理動作を示すフローチャート図である。
【図１７】路側固定物判定処理動作を示すフローチャート図である。
【図１８】ラインポイント数のしきい値の設定のための第１例を示すフローチャート図である。
【図１９】ラインポイント数のしきい値の設定のための第２例を示す図１８相当図である。
【図２０】第２例におけるしきい値と代表距離との関係例を示す図である。
【図２１】ラインポイント数のしきい値の設定のための第３例を示す図１８相当図である。
【図２２】第３例におけるしきい値と代表距離との関係例を示す図である。
【図２３】物体の認識処理動作を示すフローチャート図である。
【図２４】実施形態２を示す図１７相当図である。
【図２５】物体ポイント数のしきい値の設定のための第１例を示すフローチャート図である。
【図２６】物体ポイント数のしきい値の設定のための第２例を示す図２５相当図である。
【図２７】第２例におけるしきい値と物体検出距離との関係例を示す図である。
【図２８】物体ポイント数のしきい値の設定のための第３例を示す図２５相当図である。
【図２９】第３例におけるしきい値と物体検出距離との関係例を示す図である。
【図３０】実施形態３を示す図１７相当図である。
【図３１】基準値の設定のための第１例を示すフローチャート図である。
【図３２】ラインポイント数のしきい値の設定例及びラインポイント数がしきい値以上でかつ最も近距離側のラインの決定例を示す図である。
【図３３】基準値の設定のための第２例を示す図３１相当図である。
【図３４】ラインポイント数が最も高いラインの決定例を示す図である。
【図３５】基準値の設定のための第３例を示す図３１相当図である。
【図３６】移動量のしきい値の設定例及び移動量がしきい値以下でかつ最も近距離側のラインの決定例を示す図である。
【図３７】ラインの代表距離、測距方向及び車体側面からの距離の関係を示す図である。
【図３８】Ａ（ｉ）の値の設定例を示す図である。
【図３９】有効範囲の変化を示す図である。
【図４０】データ有効判定処理動作を示すフローチャート図である。
【図４１】実施形態４を示す図１７相当図である。
【図４２】検出位置の近似直線に対する誤差の求め方を示す図である。
【図４３】検出位置のばらつきの大きさから路側固定物判定を行うための第１例を示すフローチャート図である。
【図４４】検出位置のばらつきの大きさから路側固定物判定を行うための第２例を示す図４３相当図である。
【図４５】しきい値の設定例を示す図である。
【図４６】検出位置のばらつきの大きさから路側固定物判定を行うための第３例を示す図４３相当図である。
【図４７】実施形態５を示す図１７相当図である。
【図４８】近似直線とライン測距方向に延びる直線との関係を示す図である。
【符号の説明】
Ｃ  車両
１０  後側方検知センサ
１１  ＣＣＤチップ
１５  コントローラ
１６  測距回路（測距手段）
２０  物体認識部（物体認識手段）
２５  ８隣接点処理部（有効ポイント数付与手段）
２６  ライン距離演算部（ライン距離演算手段）
２７  路側固定物判定部（路側固定物判定手段）
３１  表示装置
３２  警報装置
３５  ラインポイント数決定手段
３６  物体ポイント数決定手段
３７  距離変化検出手段
３８  エリア可変手段
３９，４０  スムーズ化処理手段
Ｅ，Ｅ（ｉ，ｊ）  領域
Ｒ１〜Ｒ８  隣接領域
ｄ（ｉ，ｊ）  測定距離
ｄｘ  隣接領域との距離差
Ｐ（ｉ，ｊ）  有効ポイント数
ＰＬ（ｉ）  ラインポイント数
ＰＯ（ｋ）  物体ポイント数
Ｐ０  ライン代表しきい値
Ｐ１，Ｐ２  しきい値
ｌ（ｉ）  ライン代表距離
Ｌ（ｋ）  物体検出距離
ＳＴ＿Ｗ  基準値
Ｓ（ｉ）  誤差（検出位置のばらつきの大きさ）
Ｓ  誤差２乗和（検出位置のばらつきの大きさ）
Ｏ  物体
Ｏ′  物体像
【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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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４１】
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【図４２】
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【図４３】
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【図４４】
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【図４５】
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【図４６】
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【図４７】
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【図４８】
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