(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のライン列方向一端側のＣＣＤラインが近距離側を測距する近距離側ラインとされている一方、他端側のＣＣＤラインが遠距離側を測距する遠距離側ラインとされ、
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についての距離に基づき上記ライン毎の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距離に基づいて物体を認識する物体認識手段と、
上記物体認識手段で物体認識のために用いないライン毎の距離の不感帯を上記ＣＣＤライン毎に設定する不感帯設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の物体認識装置において、
不感帯設定手段は、遠距離側ラインでの距離が所定値以下である範囲を不感帯として設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３】
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のライン列方向の一端側のＣＣＤラインが近距離側を測距する近距離側ラインとされている一方、他端側のＣＣＤラインが遠距離側を測距する遠距離側ラインとされ、
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についての距離に基づき上記ライン毎の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距離に基づいて物体を認識する物体認識手段と、
上記物体認識手段により認識された物体の重心方向を求める物体重心方向検出手段と、
上記物体認識手段により認識された物体までの距離を求める物体距離検出手段と、
上記物体認識手段で物体認識のために用いないライン毎の距離の不感帯を、上記物体重心方向検出手段及び物体距離検出手段によりそれぞれ求められた物体重心方向及び物体距離に応じて設定する不感帯設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４】
請求項３の物体認識装置において、
不感帯設定手段は、認識物体に含まれるライン数に応じて不感帯を可変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４の物体認識装置において、
不感帯設定手段は、認識物体に含まれるライン数が小さいほど不感帯を小さく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６】
請求項３〜５のいずれかの物体認識装置において、
不感帯設定手段は、認識物体との相対速度に応じて不感帯を可変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７】
請求項６の物体認識装置において、
不感帯設定手段は、認識物体との相対速度が大きいほど不感帯を小さく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８】
請求項１〜７のいずれか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ようにしたものの技術分野に属する。
【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７―２２５１２６号公報に示されるように、車両に走行路面を撮影するステレオカメラを搭載し、このカメラにより撮像された画像を上下方向に複数の行レンジに、また左右方向に複数の列にそれぞれ分割して複数のウィンドウを区画し、各ウィンドウでの距離に基づいて物体を認識するとともに、各ウィンドウの距離を予め設定されたレンジ毎の基準距離と比較し、そのウィンドウの距離がレンジ毎の基準距離以下であれば、その距離を物体に関する距離データとする一方、レンジ毎の基準距離よりも大きいときには、距離をデータから除外するいわゆるレンジカットを行うようにしたものは知られている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
そして、このように車両に搭載する物体認識装置の一例として、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ものが考えられる。この多段型ライン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】
また、この多段型ラインＣＣＤを車両後部の左右側部に配置し、車両後方にある他の車両や２輪車（バイク）等の物体を認識し、その情報を逐次車両運転者に知らせるようにすれば、運転者がミラー等で後方を確認する動作等を減らして、運転者の負担を軽減することができる。
【０００５】
ところで、例えば自車の走行している車線の側方に他の車線があり、この他の車線を車両等が走行しているとき、その車両等は自車の側方を通って追い越す可能性が高く、この動きを十分に認識しておかないと、自車が他の車線に車線変更をする場合に障害になる。このため、上記多段型ラインＣＣＤの向きをその画像が上記他の車線上の物体を中心とするように車両の斜め後方の向きに設定すればよい。
【０００６】
しかし、その場合、自車の車線上を自車の真後ろまで車両等が接近して来たとき、上記多段型ラインＣＣＤが捕らえた画像では、他の車線に車両等がない状態であっても、上記真後ろの車両等を他の車線の車両等と誤認識してしまい、他の車線上の車両等を正確に認識できない虞れがある。
【０００７】
また、他の車線の車両等を遠方から認識している状態で、同様に自車の真後ろに車両等が接近して来た場合でも、多段型ラインＣＣＤの画像では、その真後ろの車両等が他の車線上の車両等に重なって、その真後ろの車両等を他の車線の車両等と誤認識してしまい、同様の不具合が生じる。
【０００８】
本発明は斯かる諸点に鑑みてなされたもので、その目的は、多段ライン型ＣＣＤにより測距して物体を認識する場合に、その測距範囲を限定するようにすることにより、遠方の物体を見落とすことなく正確に認識しつつ、真後ろの物体を斜め側方の物体と誤認識するのを防いで、その正確な認識ができるようにすることにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上記の目的の達成のため、この発明では、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、この各領域毎の距離データからライン毎の距離を演算して物体を認識する。さらに、上記従来例の考え方を利用して、物体の認識範囲に不感帯を形成し、検出された距離データのうち、その不感帯に属する距離については、物体認識の距離データとして使用しないようにした。
【００１０】
具体的には、請求項１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。
【００１１】
そして、上記多段ライン型ＣＣＤ１１のライン列方向一端側のＣＣＤラインを、近距離側を測距する近距離側ラインとする一方、他端側のＣＣＤラインを、遠距離側を測距する遠距離側ラインとする。
【００１２】
また、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、この測距手段１６により測定された各領域についての距離に基づき上記ライン毎の距離をそれぞれ演算するライン距離演算手段２６と、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距離に基づいて物体を認識する物体認識手段２０と、上記物体認識手段２０で物体認識のために用いないライン毎の距離の不感帯を、上記ＣＣＤライン毎に設定する不感帯設定手段３４とを備えたことを特徴としている。
【００１３】
上記の構成により、まず、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、ライン距離演算手段２６において、上記測距手段１６により測定された領域毎の距離に基づきライン毎の距離が演算され、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距離から物体が認識される。
【００１４】
そして、不感帯設定手段３４によって距離の不感帯がＣＣＤライン毎に設定され、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距離のうち、この不感帯に属する距離は上記物体認識手段２０での物体認識のために用いられない。このため、例えば車両に対し、その斜め後方の物体としての車両等を認識するように多段型ラインＣＣＤを配置し、上記不感帯を車両真後ろの車両等の物体が含まれるように設定することで、その真後ろの物体に係る距離データを除いた距離データによって物体が認識される。その結果、真後ろの物体を斜め後方の物体と誤認識することがなくなり、車両の斜め後方にあって他の車線上を走行している、追越しの可能性のある車両等の物体を正確に認識することができる。また、こうして不感帯を車両真後ろの物体が含まれるように設定するので、車両の後方であっても真後ろになくて遠方の物体については正確に認識することができ、その見落しを招くことはない。
【００１５】
請求項２の発明では、上記不感帯設定手段３４は、遠距離側ラインでの距離が所定値以下である範囲を不感帯として設定するように構成されているものとする。この発明でも、上記請求項１の発明と同様に、車両にその斜め後方の物体としての車両等を認識するように多段型ラインＣＣＤを配置したとき、車両後方の遠方の物体を見落とすことなく、その真後ろの物体の斜め後方の物体との誤認識を防いで、他の車線上の追越しの可能性のある車両等の物体を正確に認識することができる。
【００１６】
請求項３の発明では、上記請求項１の発明と同様に、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として、多段ライン型ＣＣＤのライン列方向の一端側のＣＣＤラインを近距離側ラインとし、他端側のＣＣＤラインを遠距離側ラインとするとともに、測距手段１６、ライン距離演算手段２６及び物体認識手段２０を設ける。
【００１７】
そして、上記物体認識手段２０により認識された物体の重心方向を求める物体重心方向検出手段３５と、物体認識手段２０により認識された物体までの距離を求める物体距離検出手段３６と、上記物体認識手段２０で物体認識のために用いないライン毎の距離の不感帯を、上記物体重心方向検出手段３５及び物体距離検出手段３６によりそれぞれ求められた物体重心方向及び物体距離に応じて設定する不感帯設定手段３４とを設ける。
【００１８】
この発明では、測距手段１６において多段ライン型ＣＣＤ１１の分割された各領域について距離が測定され、さらにライン距離演算手段２６において各領域についての距離に基づきライン毎の距離が演算され、物体認識手段２０においてライン毎の距離から物体が認識される。
【００１９】
さらに、物体重心方向検出手段３５において、上記物体認識手段２０による認識物体の重心方向が求められるとともに、物体距離検出手段３６で、認識物体までの距離が求められ、不感帯設定手段３４によって距離の不感帯が上記物体の重心方向及び物体距離に応じて設定され、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距離のうち、この不感帯に属する距離は上記物体認識手段２０での物体認識のために用いられない。従って、この発明でも請求項１の発明と同様の作用効果を奏することができる。
【００２０】
その場合、請求項４の発明では、上記不感帯設定手段３４は、認識物体に含まれるライン数に応じて不感帯を可変とするように構成し、特に請求項５の発明では、不感帯設定手段３４は、認識物体に含まれるライン数が小さいほど不感帯を小さくするように構成する。
【００２１】
このことで、不感帯は、認識物体に含まれるライン数に応じて変化し、ライン数が小さくなるほど小さく設定される。このため、例えば車両の真後ろの物体の幅の大きさに応じて不感帯を変えることができ、その真後ろの物体が幅の大きい車両であるときには、認識物体に含まれるライン数が増加して不感帯が大きくなるのに対し、真後ろの物体が幅の小さい２輪車であるときには、認識物体に含まれるライン数が減少して不感帯が小さくなる。すなわち、２輪車としての物体は不感帯の減少によってその距離データが物体認識に使用される可能性が高くなり、２輪車の車両との識別を正確に行って、追越しの可能性の高い２輪車を物体として容易に認識することができる。
【００２２】
一方、請求項６の発明では、不感帯設定手段３４は、認識物体との相対速度に応じて不感帯を可変とするように構成し、請求項７の発明では、不感帯設定手段３４は、認識物体との相対速度が高いほど不感帯を小さくするように構成する。
【００２３】
この場合、不感帯は、認識物体との相対速度に応じて変化し、相対速度が高くなるほど小さく設定される。従って、例えば車両の真後ろの物体との相対速度に応じて不感帯を変えることができ、その真後ろの物体との相対速度が低いときには不感帯が大きくなるのに対し、相対速度が高いときには不感帯が小さくなる。つまり、真後ろの物体との相対速度が高いとき、その相対速度の物体が車両であれば自車と衝突する程度の車間距離であると考えて、その物体を２輪車と判定するようにすることができる。よって、この発明でも、２輪車の車両との識別を正確に行って２輪車を物体として容易に認識することができる。
【００２４】
請求項８の発明では、上記物体認識手段２０は、物体の認識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ることができる。
【００２５】
【発明の実施の形態】
（実施形態１）
図２は本発明の実施形態１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。
【００２６】
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。
【００２７】
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。
【００２８】
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ともに、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。
【００２９】
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により説明するに、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。
【００３０】
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。
【００３１】
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。
【００３２】
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。
【００３３】
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、ガードレールを判定するためのガードレール判定部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。
【００３４】
ここで、コントローラ１５において両ＣＣＤチップ１１，１１により捕らえられた画像の領域Ｅ毎の距離データから物体認識までの処理動作について図１５のフローチャートに沿って説明する。
【００３５】
まず、ステップＳ１で上記レンジカット部２４により距離データの有効範囲（レンジカット範囲）を設定する。すなわち、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。
【００３６】
次いで、ステップＳ２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（ｉ，ｊ）毎の距離データｄ（ｉ，ｊ）を読み込み、ステップＳ３では、この距離データｄ（ｉ，ｊ）が上記有効範囲内にあるかどうかを判定する。この判定が「有効範囲内にあり」のＹＥＳのときには、ステップＳ４で上記距離データｄ（ｉ，ｊ）を有効なものとして登録する一方、ＮＯのときには、ステップＳ５において、距離データｄ（ｉ，ｊ）を無効データとしてクリアする。これらステップＳ４，Ｓ５の後はいずれもステップＳ６に進み、ライン番号ｉ（１〜ｎ）及びウィンドウ番号ｊ（１〜ｍ）の各領域Ｅについて終了したか否かを判定し、全ての領域Ｅ，Ｅ，…が終了するまでステップＳ３〜Ｓ６を繰り返す。ステップＳ６での判定がＹＥＳになると、ステップＳ７に進み、上記距離データｄ（ｉ，ｊ）からライン毎の代表距離ｌ（ｉ）（ライン距離データ）を求める。すなわち、このステップＳ７では、上記８隣接点処理部２５により、測距された各領域Ｅ毎の距離データに有効ポイント数を付与する８隣接処理ルーチンと、ライン距離演算部２６によりライン毎の距離を演算するライン距離演算ルーチンとが行われる。
【００３７】
上記８隣接点処理部２５での８隣接点処理は、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１６に示す如く行われる。すなわち、８隣接点処理ルーチンでは、最初のステップＳ１０１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Ｓ１０２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Ｓ１０３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Ｓ１０４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Ｓ１１１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Ｓ１１２に進む一方、判定がＹＥＳのときには、ステップＳ１０５に進み、付与ポイント数ｐを決定するための距離しきい値ｄ０を設定する。
【００３８】
ステップＳ１０５の後はステップＳ１０６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Ｓ１０７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Ｓ１０８において、上記距離差ｄｘと上記距離しきい値ｄ０との大小判定を行い、この判定がｄｘ≧ｄ０のＮＯのときにはステップＳ１１２に進む一方、ｄｘ＜ｄ０のＹＥＳのときには、ステップＳ１０９において付与すべきポイント数ｐを設定する。
【００３９】
このようなステップＳ１０９の後、ステップＳ１１０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Ｓ１１２に進む。このステップＳ１１２では、ステップＳ１０６〜Ｓ１１０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どうかを判定し、この判定がＮＯのときにはステップＳ１０６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Ｓ１１３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Ｓ１０６〜Ｓ１１０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Ｓ１０４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、次のライン毎の距離の演算処理（図１７参照）に進む。
【００４０】
一方、図１７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距離をそれぞれ演算する。ライン距離演算ルーチンでは、まず、ステップＳ２０１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）を読み込むとともに、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Ｓ２０２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。
【００４１】
次のステップＳ２０３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Ｓ２０３の後はステップＳ２０４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よりも大きいかどうかを判定する。この判定がＰ（ｉ，ｊ）≦Ｐ０のＮＯのときには、そのままステップＳ２０６に進むが、判定がＰ（ｉ，ｊ）＞Ｐ０のＹＥＳのときには、ステップＳ２０５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ともに、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Ｓ２０６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。
【００４２】
上記ライン毎の代表距離ｌ（ｉ）の更新は次の式で行う。
0003708654.tif 000002
【００４３】
上記ステップＳ２０６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Ｓ２０３〜Ｓ２０５を繰り返す。ステップＳ２０６の判定がＹＥＳになると、ステップＳ２０７に進み、全てのライン番号について終了したかどうかを判定し、この判定がＹＥＳになるまでステップＳ２０２〜Ｓ２０６を繰り返す。ステップＳ２０７の判定がＹＥＳになると、次の物体認識処理（図１９参照）に進む。
【００４４】
尚、以上に説明した各領域Ｅ毎の距離データｄ（ｉ，ｊ）から８隣接点処理を行って有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）を付与し、その後にライン毎の代表距離ｌ（ｉ）を演算する過程の具体例を図１４に示しており、図１４（ａ）は各領域毎の距離データｄ（ｉ，ｊ）を、また図１４（ｂ）は領域毎の有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）を、さらに図１４（ｃ）はライン毎の代表距離ｌ（ｉ）をそれぞれ表している。
【００４５】
再び図１５に戻り、そのステップＳ７でライン毎の代表距離ｌ（ｉ）を求めた後、ステップＳ８に進んで、上記ライン毎の代表距離ｌ（ｉ）に対する有効範囲を、また次のステップＳ９でライン毎に不感帯をそれぞれ設定する。図１８は上記有効範囲及び不感帯をそれぞれ設定したマップを示し、有効範囲はラインの位置が大きくなって遠距離側ラインになるほど有効範囲の距離が大きくなるように設定されている。そして、この有効範囲において遠距離側ラインでの距離が所定値以下である範囲が不感帯として設定され、図１８（ａ）に示す特性では、遠距離ラインのライン位置が大きくなるのに比例して不感帯の範囲が広がり、一方、図１８（ｂ）に示す特性では、遠距離ラインのライン位置が所定以上でかつライン代表距離ｌ（ｉ）が所定以下の範囲を不感帯としている。
【００４６】
この実施形態では、上記ステップＳ９により、上記物体認識部２０で物体認識のために用いないライン毎の距離の不感帯をＣＣＤライン毎に設定し、遠距離側ラインでの距離が所定値以下である範囲を不感帯とする不感帯設定手段３４が構成される。
【００４７】
上記ステップＳ９の後はステップＳ１０に進み、上記ライン代表距離ｌ（ｉ）を入力し、ステップＳ１１で、該ライン代表距離ｌ（ｉ）が、上記ステップＳ８で設定された有効範囲内にあるかどうかを判定する。この判定が「有効範囲内にあり」のＹＥＳのときには、ステップＳ１２に進み、今度は同ライン代表距離ｌ（ｉ）が、上記ステップＳ９で設定された不感帯内にないか否かを判定する。上記ステップＳ１１の判定が「有効範囲内になし」のＮＯのとき、及びステップＳ１２の判定が「不感帯内にあり」のＮＯのときには、いずれもステップＳ１３に進み、上記ライン代表距離ｌ（ｉ）を初期化してデータ値としてキャンセルした後、ステップＳ１４に進む。
【００４８】
一方、上記ステップＳ１２で「不感帯内になし」のＹＥＳと判定されたときにも、上記ステップＳ１４に進む。このステップＳ１４では、上記ステップＳ１１〜Ｓ１３の処理が全てのラインｉ（１≦ｉ≦ｎ）に対して終了したかどうかを判定し、終了していないときにはステップＳ１１〜Ｓ１４を繰り返す。全てのラインにつき終了してステップＳ１４の判定がＹＥＳになると、ステップＳ１５に進み、コントローラ１５における物体認識部２０で上記ライン代表距離ｌ（ｉ）から物体Ｏを認識するとともに、その物体番号ｋについての物体距離Ｌ（ｋ）（物体距離データ）を求める。
【００４９】
具体的に、図１９は上記物体認識部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。すなわち、ステップＳ３０１において物体番号ｋを設定し、ステップＳ３０２では、物体距離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。
【００５０】
次のステップＳ３０３では、有効な未登録のラインデータが登録されているかどうかを判定し、この判定がＮＯのときにはステップＳ３０８に進む。ステップＳ３０３の判定がＹＥＳになると、ステップＳ３０４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Ｓ３０５において、既に上記物体距離Ｌ（ｋ）が定義されているかどうかを判定し、この判定がＮＯのときには、ステップＳ３０６に進み、上記物体距離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Ｓ３０８に進む。
【００５１】
これに対し、ステップＳ３０５の判定がＹＥＳのときには、ステップＳ３０７に進み、物体距離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Ｓ３０８に進む。
【００５２】
上記ステップＳ３０８では、全てのライン番号について終了したかどうかを判定し、この判定がＹＥＳになるまでステップＳ３０３〜Ｓ３０７を繰り返す。ステップＳ３０８の判定がＹＥＳになると、ステップＳ３０９〜Ｓ３１１において物体Ｏの登録の可否の判定を行う。まず、ステップＳ３０９において、上記物体内のデータ数Ｎ（ｋ）が所定値以上かどうかを判定する。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Ｓ３０９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Ｓ３１０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Ｓ３０９の判定がＹＥＳであるときには、ステップＳ３１１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。
【００５３】
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。
【００５４】
したがって、この実施形態では、左右後側方検知センサ１０，１０により画像が輝度情報として捕らえられると、まず、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距離ｌ（ｉ）から物体Ｏが認識される。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距離ｌ（ｉ）を求めて、その距離ｌ（ｉ）から物体Ｏを認識するので、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、高精度の距離演算が可能となって正確な物体認識を行うことができる。
【００５５】
また、上記８隣接点処理部２５では、領域Ｅと隣接領域Ｒ１〜Ｒ８との距離差ｄｘがしきい値ｄ０よりも小さいときに有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）（付与ポイント数ｐ）を付与するようにしているので、領域Ｅの隣接領域Ｒ１〜Ｒ８との距離差ｄｘがしきい値ｄ０よりも小さいときのみを有効ポイント数Ｐ（ｉ，ｊ）の付与によって有効と判断でき、距離演算の精度を高めることができる。
【００５６】
上記ライン距離演算部２６では、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ので、ライン毎の距離ｌ（ｉ）を正確に演算することができる。
【００５７】
さらに、図１９に示すように、上記物体認識部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が所定値以上にあるときのみに、該ライン毎の距離に対応する物体Ｏを新規物体Ｏとして登録するので、新規物体Ｏの登録に際し制限を設けることができ、物体Ｏ以外のノイズ等が誤って物体Ｏとして登録されるのを抑制することができる。
【００５８】
また、上記物体認識部２０は、物体Ｏの認識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を容易に知ることができる。
【００５９】
さらにまた、この実施形態では、上記ライン距離演算部２６により演算されたライン毎のライン代表距離ｌ（ｉ）についての不感帯がＣＣＤライン毎に設定され、この不感帯は車両Ｃの後方に相当する遠距離側ラインでの距離が所定値以下である範囲とされている。そして、それらのライン代表距離ｌ（ｉ）のうち、上記不感帯に属する距離は上記物体認識部２０での物体認識のために用いられない。このため、車両Ｃの真後ろつまり上記所定値以下の距離に車両等の物体Ｏがあっても、その物体Ｏは不感帯に属することとなり、真後ろの物体Ｏに係る距離データを除いた距離データによって物体Ｏが認識される。その結果、車両Ｃ真後ろの物体Ｏを斜め後方の物体Ｏと誤認識することはなく、車両Ｃの斜め後方にあって他の車線上を走行している、追越しの可能性のある車両等の物体Ｏを正確に認識することができる。
【００６０】
しかも、こうして不感帯を車両Ｃ真後ろの物体Ｏが含まれるように設定するので、車両Ｃの後方であっても真後ろになくて遠方の物体Ｏについては正確に認識することができ、その見落しを招くことはない。
【００６１】
（実施形態２）
図２０〜図２３は本発明の実施形態２を示し（尚、図１５と同じ部分については同じ符号を付してその詳細な説明は省略する）、上記実施形態１ではライン代表距離ｌ（ｉ）の有効範囲及び不感帯をライン毎に設定するようにしているのに対し、物体Ｏの重心方向及びその距離Ｌ（ｋ）に応じて設定するとともに、その不感帯を物体Ｏに含まれるライン数に応じて可変とするようにしている。
【００６２】
すなわち、図２０は、コントローラ１５において画像の領域Ｅ毎の距離データから物体認識までの処理動作を示し、ステップＴ１〜Ｔ７は上記実施形態１のステップＳ１〜Ｓ７と、またステップＴ８は同ステップＳ１５とそれぞれ同じである（図１５参照）。
【００６３】
そして、ステップＴ８で物体ｋの検出距離Ｌ（ｋ）（物体距離データ）を求めた後、ステップＴ９に進んで物体距離に対する有効範囲を設定し、次のステップＴ１０で車両Ｃの真後ろに不感帯を設定する。具体的に、図２１は上記物体の重心方向及び物体距離Ｌ（ｋ）に応じて設定される有効範囲及び不感帯を示し、有効範囲は物体重心ＯｂｊＣｅｎｔｅｒの方向が遠距離側になるほど有効範囲の距離が大きくなるように設定されている。そして、この有効範囲において物体重心ＯｂｊＣｅｎｔｅｒが遠距離側でかつ物体距離Ｌ（ｋ）が所定値以下である範囲が不感帯とされ、図２１（ａ）に示す特性では、物体重心の方向が遠距離側に向かうのに連れて不感帯の範囲が広がり、一方、図２１（ｂ）に示す特性では、物体重心ＯｂｊＣｅｎｔｅｒの方向が所定方向を越えて遠距離側でかつ物体距離Ｌ（ｋ）が所定以下の範囲を不感帯としている。
【００６４】
上記ステップＴ１０の後はステップＴ１１において物体番号ｋの重心ＯｂｊＣｅｎｔｅｒ（ｋ）（その方向）を入力し、次いでステップＴ１２に進んで、車両Ｃの真後ろに物体Ｏがある場合の処理ルーチンに進む。この処理ルーチンは、図２２に示す如く、最初のステップＴ１０１で、上記ステップＴ８，Ｔ１１によりそれぞれ求められた物体距離Ｌ（ｋ）及び物体重心ＯｂｊＣｅｎｔｅｒの方向が、上記ステップＴ９により設定されている有効範囲内にあるかどうかを判定する。この判定が「有効範囲内になし」のＮＯのときには、ステップＴ１０２に進んで、物体距離Ｌ（ｋ）を初期化してキャンセルした後、ステップＴ１０９に進む。
【００６５】
一方、上記ステップＴ１０１の判定が「有効範囲内にあり」のＹＥＳのときには、ステップＴ１０３に進み、今度は同物体距離Ｌ（ｋ）及び物体重心の方向が、上記ステップＴ１０により設定されている不感帯内にあるかどうかを判定する。この判定が「不感帯内になし」のＹＥＳのときには、ステップＴ１０８に進み、上記認識物体Ｏを物体として登録した後、上記ステップＴ１０９に進む。
【００６６】
また、ステップＴ１０３で「不感帯内にある」のＮＯと判定されると、ステップＴ１０４に進み、上記認識物体Ｏに含まれるライン数ＯｂｊＬｉｎｅ（ｋ）を入力し、次のステップＴ１０５で上記ライン数ＯｂｊＬｉｎｅ（ｋ）のしきい値ＯｂｊＬｉｍｉｔを設定する。このしきい値ＯｂｊＬｉｍｉｔの特性は図２３に例示するように設定され、遠距離側になるほどしきい値ＯｂｊＬｉｍｉｔが比例的に（図２３（ａ））又は段階的に（図２３（ｂ））小さくなるように設定される。
【００６７】
上記ステップＴ１０５の後、ステップＴ１０６において上記認識物体Ｏに含まれるライン数ＯｂｊＬｉｎｅ（ｋ）とそのしきい値ＯｂｊＬｉｍｉｔとの大小を比較し、ここでＯｂｊＬｉｎｅ（ｋ）≧ＯｂｊＬｉｍｉｔのＮＯのときには、上記ステップＴ１０２に進んで物体距離Ｌ（ｋ）及び不感帯しきい値を初期化した後、ステップＴ１０９に進む一方、ＯｂｊＬｉｎｅ（ｋ）＜ＯｂｊＬｉｍｉｔのＹＥＳのときには、ステップＴ１０７において上記ステップＴ１０で設定されているライン代表距離の不感帯（そのしきい値）を小さくするように変更した後、ステップＴ１０８に進んで物体登録を行い、その後にステップＴ１０９に進む。
【００６８】
上記ステップＴ１０９では、上記ステップＴ１０１〜Ｔ１０８の処理が全ての物体番号ｋ（１≦ｋ≦Ｒ）に対して終了したかどうかを判定し、終了していないときにはステップＴ１０１〜Ｔ１０８を繰り返す一方、ステップＴ１０９の判定がＹＥＳになると終了する。
【００６９】
この実施形態では、上記ステップＴ８により、上記物体認識部２０により認識された物体Ｏまでの距離を求める物体距離検出手段３６が構成されている。
【００７０】
また、ステップＴ１１により、物体認識部２０により認識された物体Ｏの重心方向を求める物体重心方向検出手段３５が構成されている。
【００７１】
さらに、ステップＴ１０，Ｔ１０４〜Ｔ１０７により、上記物体認識部２０で物体認識のために用いないライン毎の距離の不感帯を物体Ｏの重心方向及び物体Ｏまでの物体距離Ｌ（ｋ）に応じて設定する不感帯設定手段３４が構成され、この不感帯設定手段３４は、認識物体Ｏに含まれるライン数ＯｂｊＬｉｎｅに応じて不感帯を可変として、そのライン数ＯｂｊＬｉｎｅが小さいほど不感帯を小さく設定するようにしている。
【００７２】
また、ステップＴ１０２において、物体距離Ｌ（ｋ）が有効範囲を外れたとき、不感帯を初期化するようにしている。
【００７３】
したがって、この実施形態では、物体認識部２０において物体Ｏが認識されると、その認識物体Ｏの重心方向と認識物体Ｏまでの距離Ｌ（ｋ）とが求められるとともに、ライン代表距離ｌ（ｉ）の不感帯が上記物体Ｏの重心方向及び物体距離Ｌ（ｋ）に応じて設定され、上記ライン距離演算部２６により演算されたライン代表距離ｌ（ｉ）のうち、この不感帯に属する距離は上記物体認識部２０での物体認識のために用いられない。よって、この実施形態でも上記実施形態１と同様の作用効果が得られる。
【００７４】
また、上記不感帯は、認識物体Ｏに含まれるライン数ＯｂｊＬｉｎｅに応じて可変とされ、その認識物体Ｏに含まれるライン数ＯｂｊＬｉｎｅが小さいほど不感帯が小さくされる。このため、例えば車両Ｃの真後ろの物体Ｏの幅の大きさに応じて不感帯を変えることができ、その真後ろの物体Ｏが幅の大きい車両であるときには、認識物体Ｏに含まれるライン数ＯｂｊＬｉｎｅが増加して不感帯が大きくなるのに対し、真後ろの物体Ｏが幅の小さい２輪車であるときには、認識物体Ｏに含まれるライン数ＯｂｊＬｉｎｅが減少して不感帯が小さくなる。その結果、２輪車等の物体Ｏは不感帯の減少によってその距離データが物体認識に使用される可能性が高くなり、２輪車の車両との識別を正確に行って、追越しの可能性の高い２輪車を物体Ｏとして容易に認識することができる。
【００７５】
（実施形態３）
図２４及び図２５は実施形態３を示し、上記実施形態２における不感帯の変更を、物体Ｏに含まれるライン数ＯｂｊＬｉｎｅのみならず物体Ｏとの相対速度も考慮して行うようにしたものである。
【００７６】
すなわち、この実施形態では、図２４に示すように（図２２と同じステップについては同じ符号を付してその詳細な説明は省略する）、そのステップＴ１０１〜Ｔ１０９は上記実施形態２のステップＴ１０１〜Ｔ１０９と同じである（図２２参照）。
【００７７】
そして、ステップＴ１０６でＯｂｊＬｉｎｅ（ｋ）＜ＯｂｊＬｉｍｉｔのＹＥＳと判定されると、ステップＴ１１０に進み、上記認識物体Ｏの自車Ｃとの相対速度Ｏｂｊｖ（ｋ）を入力し、次のステップＴ１１１で上記相対速度Ｏｂｊｖ（ｋ）のしきい値ＯｂｊｖＬｉｍｉｔを設定する。このしきい値ＯｂｊｖＬｉｍｉｔの特性は図２５に示すように設定されており、遠距離側になるほどしきい値ＯｂｊｖＬｉｍｉｔが比例的に（図２５（ａ））又は段階的に（図２５（ｂ））大きくなるように設定される。
【００７８】
上記ステップＴ１１１の後、ステップＴ１１２において上記認識物体Ｏとの相対速度Ｏｂｊｖ（ｋ）とそのしきい値ＯｂｊｖＬｉｍｉｔとの大小を比較し、ここでＯｂｊｖ（ｋ）≦ＯｂｊｖＬｉｍｉｔのＮＯのときには、ステップＴ１０２に進んで物体距離Ｌ（ｋ）を初期化する。一方、ステップＴ１１２の判定がＯｂｊｖ（ｋ）＞ＯｂｊｖＬｉｍｉｔのＹＥＳのときには、ステップＴ１０７においてライン代表距離の不感帯（そのしきい値）を小さくするように変更した後、ステップＴ１０８に進んで物体登録を行う。
【００７９】
この実施形態では、上記ステップＴ１０，Ｔ１０４〜Ｔ１１２により不感帯設定手段３４が構成され、この不感帯設定手段３４は、認識物体Ｏとの相対速度Ｏｂｊｖに応じて不感帯を可変として、その相対速度Ｏｂｊｖが大きいほど不感帯を小さく設定するようにしている。
【００８０】
したがって、この実施形態では、ライン代表距離の不感帯は、認識物体Ｏとの相対速度Ｏｂｊｖが高くなるほど小さく設定されるので、例えば車両Ｃの真後ろの物体Ｏとの相対速度Ｏｂｊｖに応じて不感帯を変えることができ、その相対速度Ｏｂｊｖが低いときには不感帯が大きくなるのに対し、相対速度Ｏｂｊｖが高いときには不感帯が小さくなる。つまり、真後ろの物体Ｏとの相対速度Ｏｂｊｖが高いとき、その相対速度Ｏｂｊｖを持つ物体Ｏが車両であれば自車Ｃと衝突する程度の車間距離であると考えられるので、その物体Ｏを２輪車と判定することができる。よって、この発明でも、２輪車の車両との識別を正確に行って２輪車を物体Ｏとして容易に認識することができる。
【００８１】
尚、上記実施形態では、車両Ｃの側方ないし斜め後方の物体Ｏを認識するようにしているが、本発明は、これら範囲以外の物体を認識する場合にも適用でき、さらには車両Ｃ以外に建物内や屋外等において物体を認識する場合にも適用することができる。
【００８２】
【発明の効果】
以上説明のように、請求項１の発明では、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、この各領域毎の距離データからライン毎の距離を演算して物体を認識するとともに、物体認識のために用いないライン毎の距離の不感帯をＣＣＤライン毎に設定するようにした。また、請求項２の発明では、遠距離側ラインでの距離が所定値以下である範囲を不感帯として設定するようにした。さらに、請求項３の発明では、請求項１の発明と同様に、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、この各領域毎の距離データからライン毎の距離を演算して物体を認識するとともに、物体認識のために用いないライン毎の距離の不感帯を認識物体の重心方向及び物体までの距離に応じて設定するようにした。
【００８３】
したがって、これら発明によると、例えば車両にその斜め後方の車両等の物体を認識するように多段型ラインＣＣＤを配置し、不感帯を車両真後ろの車両等の物体が含まれるように設定して、その真後ろの車両等を斜め後方の車両等と誤認識するのをなくすることができ、車両後方の遠方の車両等の見落しを招くことなく、車両の斜め後方で他の車線上を走行している、追越しの可能性のある車両等を正確に認識することができる。
【００８４】
請求項４の発明では、上記認識物体に含まれるライン数に応じて不感帯を可変とし、請求項５の発明では、そのライン数が小さいほど不感帯を小さくするようにした。これらの発明によれば、例えば車両の真後ろの物体の幅の大きさに応じて不感帯を変えることができ、２輪車の車両との識別を正確に行って、追越しの可能性の高い２輪車を物体として容易に認識することができる。
【００８５】
請求項６の発明では、認識物体との相対速度に応じて不感帯を可変とし、請求項７の発明では、相対速度が高いほど不感帯を小さくするようにしたことにより、例えば車両の真後ろの物体との相対速度に応じて不感帯を変えることができ、２輪車の車両との識別を正確に行って２輪車を物体として容易に認識することができる。
【００８６】
請求項８の発明によると、物体の認識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ることができる。
【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】実施形態１に係るコントローラで行われる距離データの処理動作を示すフローチャート図である。
【図１６】８隣接点処理動作を示すフローチャート図である。
【図１７】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１８】ライン位置に応じたライン代表距離の有効範囲及び不感帯を示すマップの特性図である。
【図１９】物体の認識処理動作を示すフローチャート図である。
【図２０】本発明の実施形態２に係るコントローラで行われる距離データの処理動作を示すフローチャート図である。
【図２１】物体の重心方向及び距離に応じた有効範囲及び不感帯を示す特性図である。
【図２２】実施形態２において真後ろに物体がある場合の処理ルーチンを示すフローチャート図である。
【図２３】物体に含まれるライン数のしきい値を設定するための特性図である。
【図２４】実施形態３を示す図２２相当図である。
【図２５】物体との相対速度のしきい値を設定するための特性図である。
【符号の説明】
Ｃ  車両
１０  後側方検知センサ
１１  ＣＣＤチップ（多段ライン型ＣＣＤ）
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）
２１  物体識別部
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）
３１  表示装置
３２  警報装置
３４  不感帯設定手段
３５  物体重心方向検出手段
３６  物体距離検出手段
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
Ｐ０  ライン代表しきい値
ｌ（ｉ，ｊ）  ライン代表距離
Ｌ（ｋ）  物体距離
ＯｂｊＣｅｎｔｅｒ（ｋ）  物体重心
ＯｂｊＬｉｎｅ（ｋ）  物体に含まれるライン数
Ｏｂｊｖ（ｋ）  物体との相対速度
Ｏ  物体
Ｏ′  物体像
【図１】
0003708654.tif 000003
【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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